Дослідження сепарабельних моделей і FTS алгоритмів прогнозування процесів з нечіткими параметрами

UKR: Магістерська робота виконана на 140 сторінках, містить 37 рисунків, 6 таблиць та 46 використані джерела. В магістерській роботі було розглянуто та досліджено ефективність методів на основі процедур FTS, модель та процедура перетворення часових послідовностей з нечітким кроком до часових рядів з перемінним кроком, процедура представлення часових рядів з трикутними нечіткими параметрами до форми сепарабельної нечіткої реляційної моделі, призначеної для прогнозування часових послідовностей з нечітким кроком Мета дослідження полягає в удосконалення математичних моделей, алгоритмів та програмних процедур, що дозволяє підвищити ефективність і точність прогнозування характеристик недетермінованих часових рядів з нечіткими даними про періоди спостережень. Об’єктом дослідження – є процедури моделювання та дослідження параметрів недетермінованих часових рядів, отриманих з нечітким кроком спостережень за характеристиками процесів.

ENG: The master's thesis is performed on 140 pages, contains 37 figures, 6 tables and 46 used sources. In the master's thesis, the effectiveness of methods based on the FTS procedure, the model and procedure for converting time series with a fuzzy step to time series with a variable step, and the procedure for representing time series with triangular fuzzy to the form of a separable fuzzy relational model designed for forecasting time connections were established and investigated. with a fuzzy step The purpose of the research is to improve mathematical models, algorithms and software procedures that allow to increase the efficiency and accuracy of forecasting the characteristics of non-deterministic time series with fuzzy data about observation periods. The object of the study is the procedure for modeling and researching the parameters of uncertain time series obtained with a fuzzy step of observations of process characteristics.