Проблема анализа объекта прогнозирования ...

Проблема анализа объекта прогнозирования связана с более общей проблемой анализа поведения сложных систем. В каждом конкретном случае способ и результаты анализа определяются целями исследования и характером изучаемого объекта [7].

В случае исследования временных рядов редких событий (к которым относятся аварии на объектах ЕСГ) мы имеем дело с дискретными динамическими вероятностными процессами. Следовательно, целью анализа ЕСГ как объекта прогнозирования является разработка прогностической модели динамики внештатных ситуаций на ней, позволяющей с помощью экспериментов уменьшать степень неопределенности дат событий и их масштаба, то есть получать прогнозную информацию об объекте прогнозирования за счет выявления скрытых закономерностей .

Основные этапы прогнозирования – это ретроспекция, диагноз и проспекция (предсказание). От этапа к этапу прогноз непрерывно уточняется: осуществляется детализация структуры изучаемого объекта и оптимизация структуры описания прогнозного фона – осуществляется поиск наиболее значимых характеристик внешней среды и т.д.
Изначально в качестве первичной характеристики прогнозного фона любого динамического процесса выступает время (дата событий) и определяемые через него производные показатели – год, месяц, число дня в месяце, день в рабочей неделе. Далее, одновременно с выявлением того, насколько одинаково или различно эти производные от времени характеристики влияют на динамику показателей аварийности, должно приниматься решение – агрегировать ли характеристики по неделям, помесячно, поквартально, по годам, и если агрегировать, то каким способом. Агрегирование, по сути, является «подменой» сложных динамических информационных массивов данных их двумя-тремя обобщенными характеристиками:

• средним значением (математическим ожиданием);
• дисперсией, на которую сильно влияют большие выбросы данных (в нашем случае – показатели аварий с большими ущербами и/или потерями газа); и главное:
• типом распределения агрегированной суммы.

Математическое ожидание – один из худших показателей для использовании в прогнозах. Особенно плохи показатели среднего значения, когда в исследуемой статистике имеются данные с большими выбросами значений [8].
Более устойчивыми и надежными являются:

• медиана распределения случайной величины [9], или даже
• медиана множества, построенного из значений полусумм всех возможных пар из статистической выборки (статистика Ходжеса-Лемана [10]).

Создание: АК |