Page 13 - 4524

ному часі висуває певні вимоги як до самих алгоритмів керу-
вання, що входять до складу математичного забезпечення
проектованої системи, так і до технічних засобів, що їх реалі-
зують. У цих умовах найбільш ефективними виявляються ме-
тоди й алгоритми, що базуються на теорії адаптації. Однак, як
і при будь-якому підході, ці методи вимагають розробки ма-
тематичних моделей досліджуваних об'єктів.
Слід зазначити, що отримані математичні моделі вико-
ристовуються не тільки з метою безпосередньо керування, але
й для упередження поведінки об'єкта, що дозволяє підвищити
ефективність керування шляхом завчасної корекції керованих
параметрів. Якщо одержання математичної моделі ускладнено
або вимагає істотних зусиль, доцільне застосування ШНМ.
Використанню ШНМ у системах керування присвячені, на-
приклад, монографії.
Прогнозування
Будь-яке прогнозування (екстраполяція) спирається на
формалізоване уявлення про існуючий зв'язок між причинами
й наслідком. Багато процесів формуються під впливом великої
кількості факторів, що діють у різних напрямках і нерідко не-
відомих. Статистичний аналіз цих процесів містить дослі-
дження взаємозв'язків факторів як у статичному стані, так і в
часі. Інформацією для вивчення взаємозв'язків служать часові
ряди показників, що характеризують розвиток об'єктів. Най-
поширенішим підходом до вирішення задачі прогнозування є
екстраполяція чинних у цей час зв'язків і закономірностей на
майбутнє. Побудовані відповідно до цього принципу моделі
прогнозування відрізняються одна від іншої лише гіпотезами
про конкретні види збережених зв'язків. Чим більш загальні
припущення закладені у форму моделі й чим більший клас
процесів можна описати з її допомогою, тим ширше її можли-
вості під час дослідження окремої реалізації.
Таким чином, вибір і основа математичної моделі є
центральним моментом прогнозування. На практиці ж нерідко
виявляється, що внаслідок тих чи інших причин отримати ма-
тематичну модель,, яка адекватно відбиває властивості дослі-
джуваного об'єкта, надзвичайно складно. І в цих випадках
ефективним виявляється використання ШНМ.

12