Практика - прогнозирование
Cтраница 1
Практика прогнозирования методом экспоненциального сглаживания свидетельствует о том, что в промышленных условиях почти всегда можно ограничиваться тремя членами ряда. [1]
 |
Распределение катализаторов разложения 4 4-диметилдио-ксана по активности в пространстве-признаков ( О - хорошие катализаторы, Д - средние, - - - - - - плохие. [2] |
В практике прогнозирования катализаторов существенным вопросом является конкретное определение понятия класс. Здесь могут быть два подхода. Если в разрабатываемом множестве катализаторов не предполагается резкого, качественного различия между отдельными группами катализаторов или если вне зависимости от природы каталитического эффекта желательно подобрать катализаторы лишь по эффективности их действия, то границы классов устанавливаются только по технико-экономическим соображениям, например, исходя из тех значений производительности или селективности, ниже которых процесс становится нерентабельным. В этих случаях границы классов проводятся достаточно произвольно, обычно исходя из сложившейся практики аналогичных или действующих производств. Если можно предположить качественные различия в активности или селективности для отдельных подмножеств исследуемого множества катализаторов, то границу классов следует проводить по значениям параметров, соответствующих естественному разделению множества на подмножества. Первый подход свойствен задачам прогнозирования в чистом виде. Он требует априорного установления границ классов. Второй подход представляет интерес в случаях, когда наряду с задачами прогнозирования или перед ними возникают вопросы анализа механизмов явления и установления естественной классификации множества каталитически активных веществ по их свойствам. В этом случае граница классов заранее не устанавливается, а определяется в ходе решения задачи. [3]
Развитие методологии и практики прогнозирования является в настоящее время одним из важных направлений повышения научного уровня социалистического планирования. [4]
 |
Подгоииа обратнологарифмической кривой к данным о затратах на строительства автомобильных дорог. [5] |
Обратнологарифмическая кривая встречается в практике прогнозирования довольно редко. Она рассматривается здесь лишь с точки зрения полноты возможных комбинаций двух преобразований: семит двойного логарифмирования и / или обратного преобразования, сводящих нелинейную зависимость к линейной. [6]
Первый способ часто используется в практике прогнозирования, когда эндогенная переменная зависит от факторов, которые являются непосредственным показателем планирования. [7]
Степенные зависимости широко используют в практике прогнозирования показателей разработки и оценки извлекаемых запасов нефти. Это связано с тем, что при относительной простоте расчетов они позволяют получать достаточно точные результаты. [8]
Модель Холта - Винтера в практике прогнозирования сезонных ременных рядов встречается чаще всего. Ее прогностическая точность tie уступает точности других еще более сложных моделей поведения резонно изменяющихся временных рядов ( среднеабсолютная процентная ошибка ( см. гл. Приложение такой модели к рядам данных с более сложным Характером поведения затруднительно при идентификаций и разделении азличных факторов изменения роста в анализируемом ряде. [9]
В соответствии с теорией и практикой прогнозирования можно определить следующие основные требования, обязательные при разработке экономических прогнозов: выбор класса и типа модели прогнозирования; анализ экзогенных факторов и оценка их значений в прогнозируемом периоде; сохранение стабильности структурных параметров модели во времени; стабильность распределения случайного члена; допустимость экстраполяции модели за пределы известной выборки; оценка эффективности выбранных моделей прогнозирования; определение допустимого горизонта прогноза. Рассмотрим каждое из этих требований более подробно. [10]
Интуитивные методы получили широкое распространение в практике прогнозирования процесса развития БТС, поскольку отбор мнений одного или группы экспертов, обладающих необходимыми знаниями об объекте прогноза, позволяет получить вполне надежную, а для некоторых видов прогнозов единственно возможную информацию. Однако эксперты могут дать как верную, так и ошибочную оценку, а критический анализ полученных прогнозов затруднен из-за отсутствия логики построения и исходных предпосылок экспертных суждений. Следовательно, подбор экспертов, базирующийся на оценке их компетентности - главное условие полноценности использования этих методов. [11]
Несмотря на столь бурное развитие, многие аспекты теории и практики прогнозирования пока еще недостаточно ясны и определены: до сих пор отсутствует единая, принятая всеми классификация прогнозов, нет четкой границы между прогнозом и планом и т.п. Многие понятия и определения, относящиеся к прогнозированию, еще находятся в стадии формирования. Кроме того, могут существовать различные варианты определения одного понятия. [12]
Помимо точных методов, основывающихся на математической экстраполяции, в практике прогнозирования мероприятий технического прогноза получают широкое распространение эвристические подходы. Одним из наиболее широко применяемых и отличающихся высокой эффективностью является метод экспертных оценок. Он основан на статистической обработке результатов опроса, в котором высказываются индивидуальные мнения коллектива высококвалифицированных экспертов-специалистов в области изучаемой проблемы. [13]
Таким образом, была подготовлена информационная и методическая основа для следующего шага в развитии практики прогнозирования и принятия решений с использованием имитационных моделей. [14]
Новаторский подход сравнительно молод, широкое его применение началось в 80 - е гг., но он быстро завоевывает популярность в практике прогнозирования на всех уровнях управления, включая уровень корпораций и их объединений. [15]
Страницы: 1 2