1. Наука
  2. Видання
  3. Системи обробки інформації
  4. 2(153)'2018
  5. Метод прогноза параметров движения высокоскоростного транспорта на основе многокритериальной оптимизации и дифференциальных преобразований

Метод прогноза параметров движения высокоскоростного транспорта на основе многокритериальной оптимизации и дифференциальных преобразований

А.А. Засядько
Аннотации на языках:


Анотация: Предлагается метод мониторинга таблично заданных зависимостей на основе скалярной свертки частных критериев с помощью нелинейной схемы компромиссов с введением в нее частных критериев на нормальное решение и на невязку. Оптимизация полученного скалярного критерия сводит некорректную задачу экстраполяции к устойчивой задаче решения системы конечных уравнений. Данный метод обеспечивает минимальный суммарный уровень невязок СЛАУ. В том случае, когда известные методы (например, метод наименьших квадратов) дают качественно неверный результат, применение этого метода позволяет получить решение в пределах заданной погрешности. Научная новизна заключается в том, что задача прогноза решается в два этапа. На первом этапе на основе метода равных площадей с помощью ДТ-преобразований находится аппроксимирующая функция, на втором этапе найденные параметры аппроксимирующей функции корректируются с помощью метода многокритериальной оптимизации. Такой подход к решению задачи экстраполяции позволяет повысить точность и достоверность прогноза экспериментальных данных. Применение этого метода позволяет получить решение задачи экстраполяции на определенном промежутке в пределах заданной погрешности, тогда как известные методы могут получить качественно неверный результат. Использование метода равных площадей на основе дифференциальных тейлоровских преобразований с последующей стабилизацией полученных параметров аппроксимирующей функции с помощью многокритериальной оптимизации сводит некорректную задачу экстраполяции к устойчивой задаче решения системы конечных уравнений. Был получен устойчивый прогноз при повышенных скоростях движения поезда. Достоверность разработанного метода подтверждена экспериментально, поскольку результат прогноза в пределах заданной погрешности совпадает с экспериментальными зависимостями. Разработанный метод позволяет осуществлять прогноз экспериментальных данных в различных приложениях.


Ключевые слова: прогноз экспериментальных данных, некорректная задача, многокритериальная оптимизация, дифференциальные преобразования