Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата
технических наук. УлГТУ, Ульяновск, 2010. - 22 с.
Специальность - 05.13.18 Математическое
моделирование, численные методы и комплексы программ
Научный руководитель - доктор физико-математических наук, профессор Валеев С. Г. Целью диссертационной работы является повышение точности математического описания динамики и прогнозирования значений ТВР, что способствует принятию эффективных оперативных и перспективных управленческих решений.
Научная новизна результатов - предложены математические модели ряда нестационарных ВР техногенных характеристик, случайные составляющие которых в виде структур условной гетероскедастичности описывают более широкий класс СП, чем модели АРПСС.
Практическая значимость работы - разработанный программный комплекс, созданный на основе расширенного ДРМ-подхода, предложенных алгоритмов и методики моделирования ТВР, может быть использован в производственной и научной деятельности для математического описания и прогнозирования динамики ТВР, обеспечивая при этом заметное повышение точности моделирования и прогнозирования по сравнению с точностью при использовании стандартных методов.
Научный руководитель - доктор физико-математических наук, профессор Валеев С. Г. Целью диссертационной работы является повышение точности математического описания динамики и прогнозирования значений ТВР, что способствует принятию эффективных оперативных и перспективных управленческих решений.
Научная новизна результатов - предложены математические модели ряда нестационарных ВР техногенных характеристик, случайные составляющие которых в виде структур условной гетероскедастичности описывают более широкий класс СП, чем модели АРПСС.
Практическая значимость работы - разработанный программный комплекс, созданный на основе расширенного ДРМ-подхода, предложенных алгоритмов и методики моделирования ТВР, может быть использован в производственной и научной деятельности для математического описания и прогнозирования динамики ТВР, обеспечивая при этом заметное повышение точности моделирования и прогнозирования по сравнению с точностью при использовании стандартных методов.