Разработка адаптивных моделей и программного комплекса прогнозирования экономических временных рядов
Диссертация
В настоящее время компьютерные технологии вышли на тот уровень, когда появилась реальная возможность говорить о разработке интеллектуальных информационных систем прогнозирования временных рядов, использующих концепцию нейросетевого моделирования. Теория искусственных нейронных сетей была создана и развита такими учеными, как Розенблатт Ф., Минский М., Гроссберг С., Кохонен Т. Вопросам теории… Читать ещё >
Список литературы
- Авдеев, A.C. Разработка системы автоматического конструирования нейросетевой модели прогнозирования спроса / A.C. Авдеев // Ползунов-ский вестник. Барнаул, 2006. — № 1. — С. 4−8.
- Авдеев, A.C. Разработка программного комплекса нейропрогнозирования / A.C. Авдеев, О. И. Пятковский // Программные продукты и системы. -Тверь, 2010.-№ 1.-С. 106−109.
- Авдеев, A.C. Интеллектуальный блок прогнозирования для систем на платформе 1С 8.1 / A.C. Авдеев // Ползуновский альманах. 2008. — № 2. -С. 56−58.
- Авдеев, A.C. Интеллектуальные компоненты аналитических информационных систем управления организацией: учебное пособие / A.C. Авдеев, А. Т. Зиновьев, О. И. Пятковский. Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2006. -300 с.
- Автоматизированные информационные технологии в экономике / Под. ред. проф. Г. А. Титоренко М.: ЮНИТИ, 1998. — 224 с.
- Айвазян, С. А., Классификация многомерных наблюдений. / С. А. Айвазян, 3. И. Бежаева, О. В. Староверов. -М.: Статистика, 1974. 240 с.
- Андерсон, Т. Статистический анализ временных рядов. / Т. Андерсон М.: Мир, 1976.-755 с.
- Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы: учебник. / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова М.: Финансы и статистика, 2004. — 424 с.
- Басканова Т. Ф. Нейросетевые алгоритмы самостоятельной адаптации. / Т. Ф. Басканова, Ю. П. Ланкин // Нейроинформатика-99. Всероссийекая научно-техническая конференция: сборник научных трудов: в 3 ч. -М.: МИФИ, 1999. ч. 2. — 230 с.
- Басовский, JL Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: учебное пособие / JL Е. Басовский М.: ИНФРА-М, 1999. — 260 с.
- Бешелев, С. JL Экспертные оценки в принятии плановых решений./ С. JT. Бешелев, Ф. Г. Гурвич. М.: Экономика, 1986. — 76 с.
- Бобко, И. М. Автоматизированные системы управления и их адаптация / И. М. Бобко Новосибирск: Наука, СО АН СССР, 1983. — 112 с.
- Бобко, И. М. О достоверности данных в АСУ/ И. М. Бобко // Организационно экономические и технологические АСУ. — Новосибирск: ВЦ СО РАН СССР, 1985.-С. 3−12.
- Бобко, И.'М. О технологиях информационного обеспечения принятия решений / И. М. Бобко // Организационно экономические и технологические АСУ. — Новосибирск: ВЦ СО РАН СССР, 1988. — С. 3−6.
- Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс -М.: Мир, 1974. 406 с.
- Боровиков, А. А. Математическая статистика / А. А. Боровиков Новосибирск: Наука, 1997. — 772 с.
- Боровиков, В. П. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере: учеб. пособие / В. П. Боровиков, Г. И. Иванченко-М.: Финансы и статистика. 1999. 384 с.
- Боровков, А. А. Математическая статистика / А. А. Боровков М.: Паука, 1984.-219 с.
- Бурков, В. Н. Большие системы: моделирование организационных механизмов / В. Н. Бурков М.: Наука, 1989, — 246 с.
- Бусленко, Н. П. Лекции по теории сложных систем / Н. П. Бусленко, В. В. Калашников, И. П. Коваленко -М.: Сов. Радио, 1973. -440 с.
- Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко М.: Наука, 1988.-355 с.
- Бутаков, С. В. Разработка интеллектуальных модулей информационной системы (на примере оценки деятельности предприятия): дис. канд. техн. наук. Барнаул, 2000. — 141 с.
- Буч, Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения / Г. Буч- пер. с англ. М.: Конкорд, 1992. — 519 с.
- Бушуева, Л. И. Методы прогнозирования объема продаж / Л. И. Бушуева // Маркетинг. 2001. — № 5. — С. 50 — 53.
- Бэстенс, Д. Э. Нейронные сети и финансовые рынки / Д. Э. Бэстенс — М.: Научное издательство, 1997 236 с.
- Варфаломеев В.И. Принятие управленческих решений: учеб. пос. для вузов. / В. И. Варфаломеев, С. Н. Воробьев. М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001. -288 с.
- Вендров, А. М. Проектирование программного обеспечения / А. М. Вендров М.: Финансы и статистика, 2002. — 352 с.
- Венцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Венцель М.: Паука. 1969. — 576 с.
- Венцель, Е. С. Прикладные задачи теории вероятностей / Е. С. Венцель, Л. А. Овчаров М.: Радио и связь, 1983. — 416с.
- Гаврилова, Т. А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем / Т. А. Гаврилова, К. Р. Червинская — М.: Радио и связь, 1992. -200 с.
- Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский СПб.: Питер, 2001. — 384 с.
- Галушкин, А. И. Теория нейронных сетей / А. И. Галушкин М.: ИПРЖР, 2000. — 272 с.
- Танеев, Р. М. Математические модели в задачах обработки сигналов / Р. М. Танеев -М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 83 е.: ил.
- Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман М.: Высш. Шк., 2000. — 479 с.
- Горбань, А. Н. Обучение нейронных сетей / А. Н. Горбань М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990. — 160 с.
- Горбань, А.Н. Нейронные сети на персональном компьютере / А. Н. Горбань, Д. А. Россиев Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. — 276 с.
- Горбань, А. Н. Контрастирование нейронных сетей / А. Н. Горбань, Е. М. Миркес // Нейроинформатика и ее приложения: материалы 3-го Всерос. сем./ Краен, гос.техн. ун-т.-Красноярск: Изд-во КГТУ, 1998.- С. 78−79.
- Горбань, А. Н. Обобщение аппроксимационной теоремы Стоуна / А. Н. Горбань // Нейроинформатика и ее приложения: тезисы докладов 5 Всероссийского семинара, 3−5 октября 1997 г. / под ред. А. Н. Горбаня.-Красноярск: изд.-во КГТУ, 1997.-С. 59−62.
- Горчаков, А. А. Одномерные методы и модели экономического прогнозирования / А. А. Горчаков, В. А. Половников Ташкент: Мехмат, 1990. -184 с.
- Грешилов, А. А. Математические методы построения прогнозов / А. А. Грешилов, В. А. Стакун, А. А. Стакун М.: Радио и связь, 1997. 112 с.
- Дубров, А. М. Многомерные статистические методы: учебник / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, J1. И. Трошин —М.: Финансы и статистика, 1998. — 352 с.
- Дунин-Барковский, В. Л. Информационные процессы в нейронных структурах / В. Л. Дунин-Барковский М.: Наука, 1978. — 232 с.
- Ежов, А. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумский М.: МИФИ, 1998. — 224 с.
- Епюков, И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа / И. С. Епюков М.: Финансы и статистика, 1986. -280 с.
- Загоруйко, Н.Г. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей / Н. Г. Загоруйко, В. Н. Елкина, Г. С. Лбов Новосибирск: Наука, 1985.-110 с.
- Загоруйко, Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний / Н. Г. Загоруйко Новосибирск: Издательство Института математики, 1999. -124 с.
- Замков, О. О. Математические методы в экономике: учебник / О. О. Замков, А. В. Толстопятенко, Ю. Н. Черемных М.: издательство «ДИС», 1998.-368 с.
- Имитационное моделирование экономических систем: сб. статей / под ред. К. А. Багриновского М.: Наука, 1978. — 222 с.
- Информационные системы в экономике: учебник / под ред. проф. В. В. Дика. М.: Финансы и статистика, 1986. — 272 с.
- Караяниди, Я. Г. Формальная постановка задачи и сравнительный анализ методов прогнозирования / Я. Г. Караяниди // Труды КубГТУ. XXV. Сер.: Информатика и управление. 2005. — вып. 3. — С. 58−60.
- Караяниди, Я.Г. Возможности использования пакета МАТЬАВ / Я. Г. Караяниди // Инновационные процессы в высшей школе: материалы X
- Всероссийской научно-практической конференции 23−26 сентября 2004. Краснодар. — С. 41−42.
- Касторнова, Т. А. Прогнозирование экономических процессов при частой смене экзогенных условий: автореф. дис. на соискание ученой степени канд. экон. наук: 08.00.13 Ростов н/Д, 2002 — 31с.
- Кендел, М. Временные ряды — М. Кендел — М.: Финансы и статистика, 1981, — 199 с.
- Клышинский, Э. С. К вопросу о принятии решений в интеллектуальных системах / Э. С. Клышинский // Новые информационные технологии: тез. докл. пятой международной студенческой школы семинара, — М: МГИЭМ, 1997. — С. 201−202.
- Конев, Д. Г. Автоматизированная информационная система организационно-экономического управления предприятием: учебное пособие / Д. Г. Конев и др.- Алт. гос.техн.ун-т. им. И. И. Ползунова Барнаул: Изд-во Алт. ГТУ, 1998. — 142 с.
- Колмогоров, А. Н. О представлении непрерывных функций нескольких неременных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения / А. Н. Колмогоров // Докл. АН СССР. -1957. -Т.114. С. 953−956.
- Крисилов, В. А. Применение нейронных сетей в задачах интеллектуального анализа информации / В. А. Крисилов, Д. Н. Олешко, А. В. Трутнев // Труды Одесского политехнического университета. 1999. — Вып.2 — С. 134.
- Кузин, Л. Т. Основы кибернетики: Основы кибернетических моделей: учеб. пособие для вузов. / Л. Т. Кузин—М.: Энергия, 1979. 504 с.
- Ларичев, О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. / О. И. Ларичев, А. В. Петровский. // Итоги науки и техники. -Т.21. -М.: ВИНИТИ, 1987. С. 131—164.
- Лукашин, Ю. П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учебное пособие / Ю. П. Лукашин — М.: Финансы и статистика, 2003. 416 с.
- Льюис, К. Д. Методы прогнозирования экономических показателей/ К. Д. Льюис- пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1986. — 133 с.
- Маккалок, Дж. Логические исчисления идей, относящихся к нервной деятельности/ Дж. Маккалок, У. Питтс // Автоматы. М.: ИЛ, 1956. 244 с.
- Максимей, И. В. Математическое моделирование больших систем: учеб. пособие / И. В. Максимей Мн.: Высш. шк., 1985 — 119 с.
- Махотило, К. В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых комнонентов систем управления: Автореф. дис. канд. техн. наук / К. В. Махотило Харьков: ХГПУ, 1998 — 189 с.
- Мескон, М. X. Основы менеджмента / М. X. Мескон, М. Альберт, Ф. Хе-доури- пер. с англ. М.: Дело, 2002. — 704 с.
- Минаев, Ю. Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе / Ю. Н. Минаев, О. Ю. Филимонова, Л. Бенамуер — М.: Горячая линия Телеком, 2003 205 с.
- Минский, М. Персептроны / М. Минский, С. Пайперт М.: Мир, 1971. -261 с.
- Миркес, Е.М. Нейрокомпьютер: проект стандарта. / Е. М. Миркес — Новосибирск: Наука, 1999. 337 с.
- Миркес, Е. М. Логически прозрачные нейронные сети и производство явных знаний из данных / Е. М. Миркес // Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998. — С. 283−292.
- Миркес, Е. М. Нейроинформатика: учеб. пособие для студентов / Е. М. Миркес Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. — 347 с.
- Мун, Ф. Хаотические колебания / Ф. Мун М.: Мир, 1990. — 312 с.
- Назаров, А. В., Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / А. В. Назаров, А. И. Лоскутов СПб.: Наука и техника, 2003 — 384 с.
- Нейроинформатика / А. Н. Горбань и др. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998 — 296 с.
- Неруш, М. Математические модели ассоциативных нейронных сетей / М. Неруш. СПб.: Изд-во КАРО, 2000 — 64 с.
- Осипов, Г. С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. Концептуальные элементы модели мира. / Г. С. Осипов // Известия РАН. Теория и системы управления.- 1995.- № 3.-С. 160
- Перегудов, Ф. И. Введение в системный анализ: учеб. пособие для вузов Ф. И. Перегудов, Ф. П. Тарасенко. -М.: Высш. шк., 1989 367 с.
- Попов, Э. В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ / Э. В. Попов. М.: Наука. Гл.ред. физ.-мат.лит., 1987 -288 с.
- Пятковский, О. И. Информационная система поддержки принятия решений и оценки бизнеса предприятия / О. И. Пятковский // Экономика для менеджеров: межвуз. сб. науч. тр./ Алт. гос.техн.ун-т. им. И. И. Ползуно-ва Барнаул: Изд-во Алт. ГТУ, 1998. — С. 94−99.
- Пятковский, О. И. Нейросетевые технологии в интеллектуальных информационных системах предприятий / О. И. Пятковский // Искусственные нейронные сети в информационных технологиях: тез. третьего все-рос. сем. Снежинск: РФЯЦ-ВНИИТФ, 1998. — С. 36−38.
- Пятковский, О. И. Интеллектуальные компоненты автоматизированных информационных систем управления предприятием: монография / О. И. Пятковский / Алт. гос. техн. ун-т им. И. И. Полузнова — Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 1999.-355 с.
- Пятковский, О. И. Прогнозирование выполнения плана реализации в АСУП / О. И. Пятковский // Экономико-математические методы в управлении производством. Новосибирск: Наука, 1983. — С.40−47.
- Информационная система анализа экономического состояния предприятия/ О. И. Пятковский и др. // Известия Алтайского государственного университета. 1998. — № 4. — С. 58−61.
- Интеллектуальные компоненты информационных систем диагностики хозяйственной деятельности предприятия / О. И. Пятковский и др. // Вестник СО АН ВШ № 2(6). — С. 13 — 21.
- Пятковский, О. И. Система анализа финансово-хозяйственных показателей деятельности предприятия / О. И. Пятковский, С. В. Бутаков, Д. В. Рубцов // Информационные технологии. 1999. — № 8. — С. 31−34.
- Пупков, К. А. Интеллектуальные системы: проблемы теории и практики / К. А. Пупков // Изв. вузов. Приборостроение. 1994. — Т.37- № 9 — С. 10.
- Pao С. Р. Линейные статистические методы и их применение / С. Р. Pao. -М.: Наука, 1968 548 с.
- Родионова, В. М. Финансовая устойчивость предприятия в условиях инфляции/ В. М. Родионова, М. А. Федотова. -М.: изд-во «Перспектива», 1995. -98 с.
- Романов, А.Н. Советующие информационные системы в экономике: учеб. пособие для вузов / А. Н. Романов, Б. Е. Одинцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.-487 с.
- Рюэль Д. О природе турбулентности / Д. Рюэль, Ф. Такенс — М.: Мир, 1981. -С. 117−151.
- Седов, Б. В. Надежность прогнозирования временных рядов и вопросы «разладки» их регрессионных моделей / Б. В. Седов // Экономика и математические методы. 2000. — № 1 — С. 145−151.
- Семенов, H.A. Программы регрессионного анализа и прогнозирование временных рядов. Пакеты ПАРИС и МАВР. / Н. А. Семенов М.: Финансы и статистика. 1990. — 111 с.
- Сигеру, О. Нейроуправление и его приложения. / О. Сигеру М.: ИПРЖР, 2000.-272 с.
- Силич, М. П. Оболочка экспертных систем, ориентированных на функциональные сети / М. П. Силич, Б. Б. Яримпилова // Природные и интеллектуальные ресурсы Сибири: тез. докл. 4-й междунар. НТК. Томск: ТУ СУР, 1998.-С. 277.
- Силич М. П. Метод формирования гибридных моделей и инструментальный комплекс для построения экспертных систем: Дис. канд. техн. наук. -Томск, 1993. 145 с.
- Силич, В. А. Проектирование автоматизированных систем управления на основе иерархических семантических моделей: Дисс. д-ра техн. наук. -Томск, 1995.-348 с.
- Смирнова, Г. Н Проектирование экономических информационных систем / Г. Н. Смирнова, А. А. Сорокин, Ю. Ф. Тельнов — М.: Финансы и статистика, 2002. 512 с.
- Соловьев В. С. Теория стратегического управления социальными организованными системами: Монография / В. С. Соловьев — Новосибирск: СибАГС, 2000. 500 с.
- Справочник по прикладной статистике: в 2-х Т- под ред. Э. Плойда. М.: Финансы и статистика. 1989. — 526 с.
- Тарасенко, Р. А. Метод анализа и повышения качества обучающих выборок нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. // Дисс. канд. техн. наук. ОНПУ 2002.
- НЗ.Тютина, М. В. Разработка методов и алгоритмов настройки гибридной экспертной системы на решение задач оценки в социальных и экономических объектах. дис. канд. техн. наук. — Барнаул, 2003 — 153 с.
- Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника / Ф. Уоссермен — М.: Мир, 1992.- 127 с.
- Царегородцев, В. Г. Предобработка обучающей выборки, выборочная константа Липшица и свойства обученных нейронных сетей / В. Г. Царегородцев // Нейроинформатика и ее приложения: материалы X Всеросс. семин. Красноярск, 2002. С. 146−150.
- Царегородцев, В. Г. Оптимизация предобработки данных: константа Липшица обучающей выборки и свойства обученных нейронных сетей / В. Г. Царегородцев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. -2003. № 7. — С.3−8.
- Царегородцев, В. Г. Упрощение нейронных сетей: цели, идеи и методы / В. Г. Царегородцев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. -2002,-№ 4.-С. 5−13.
- Царегородцев, В. Г. Оптимизация предобработки данных для обучаемой нейросети: Критерии оптимальности предобработки / В. Г. Царегородцев // Материалы XIV Международной конференции по нейрокибернетике, Ростов н/Д, 2005. С.64−67.
- Частиков, А. П. Системы искусственного интеллекта: учебное пособие / А. П. Частиков, Т. Г. Дедкова, А. В. Алешин. Краснодар. Издательство КубГТУ. 1998.-324 с.
- Четыркин, Е. М. Статистические методы прогнозирования / Е. М. Че-тыркин-М.: Статистика, 1997. 200 с.
- Шустер, Г. Детерминированный хаос/ Г. Шустер. М.: Мир, 1988. 240 с.
- Экономика, разработка и использование программного обеспечения ЭВМ: учебник / В. А. Благодатских и др. М.: Финансы и статистика, 1995−288 с.
- Экспертные системы. Принципы работы и примеры / пер. с англ.- под ред. Р.Форсайта.-М.: Радио и связь, 1987. 191 с.
- Элдер, А. Основы биржевой игры: учебное пособие для участников торгов на мировых биржах. Психология. Тактика торгов. Денежный менеджмент. / А. Элдер. М.: Издательство «Светоч», 1995. — 327 с.
- Элти, Дж. Экспертные системы: концепции и примеры / Дж. Элти, М. Кумбс- пер. с англ. и предисл. Б. И. Шитикова — М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.
- Эрлих, А. А. Технический анализ товарных и финансовых рынков. Прикладное пособие. / А. А. Эрлих -М.:ИНФРА.-М, 1996. 176 с.
- Эфрон, Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: сб. статей / Б. Эфрон пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1988.-263с.
- Choras D.N. Chaos Theory in the Financial Markets. Probus Publishing, 1994.
- Chui C.K. An introduction to wavelets. NY.: Academic Press, 1992
- Daubechies I. Ten Lectures on wavelets. CBMS-NSF Regional Conf Series in Applied Mathematics. Montpelier: Capital City Press, 1992. Vol. 61
- Grossberg, S. Adaptive pattern classification and universal recording: parallel development and coding of neural feature detectors/ S. Grossberg, Biological Cybernetics- 1976.-23-P. 187−202
- Hebb, D.O. The Organization of Behavior / D.O. Hebb // New York- Wiley -1949.-P.65.
- Homik, K. Multilayer feed forward networks are universal approximators / K. Homik, M. Stinchcomb, H. White // Neural Networks, 1989. Vol. 2. — P. 359−366
- Kohonen, T. Self-organization and Associative Memory / T. Kohonen, // -New-York: Springer-Verlag, 1989. -P. 266.
- Zadeh, L.A. Fuzzy Sets / L.A. Zadeh // Informaton and Control. -8, 1965. -№ 3. -P.338−353.