Объект исследования - система обслуживания, которая описывает процесс функционирования системы мобильной связи на примере отдельной соты. Предмет исследования - вероятностные характеристики системы обслуживания, в частности стационарная вероятность блокировки - вызовов. Цель работы - разработка эффективного метода ускоренного моделирования стационарной вероятности блокировки - вызовов в системе обслуживания (на примере соты) с переменной нагрузкой. Поставленные задачи решаются с помощью методов теории вероятности, методов теории надежности и с применением методов уменьшения дисперсии оценок.

Решена задача оценки относительной эффективности использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине на уровне отдельных областей. Сравнена эффективность прогнозирования на основе эмпирических и биофизических моделей роста сельскохозяйственных культур. В качестве эмпирических моделей урожайности рассмотрены линейные регрессионные модели зависимости урожайности от 16-дневного композита индекса NDVI на основе данных MODIS с разрешением 250 м (MOD13), а также нелинейная регрессионная модель, в качестве предикторов которой используются метеорологические данные 180 местных метеорологических станций, поставляемые ежедневно. Эмпирический подход к прогнозированию сравнивается с биофизическим, реализованным в адаптированной для Украины системе CGMS (Crop Growth Monitoring System), в основе которой лежит модель роста растительности WOFOST. Для идентификации параметров моделей урожайности использованы официальные статистические данные по урожайности озимой пшеницы на уровне областей за период 2000 - 2009 гг. Валидация моделей выполнена на данных 2010 и 2011 гг. Полученные результаты показали, что при настройке параметров моделей на данных 2000 - 2009 гг. и 2000 - 2010 гг. и независимом тестировании моделей на данных 2010 и 2011 гг. соответственно, в среднем все три подхода показывают примерно одинаковую точность. Среднеквадратическая ошибка прогнозирования составляет примерно 6 ц/га.

Проанализированы возможности использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине. Предложены регрессионные прогнозные модели на основе предикторов различной природы, проведен сравнительный анализ использования различных спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине на уровне отдельных областей. В качестве предикторов используются нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс здоровья растительности VHI и продукт FAPAR, характеризующий долю фотосинтетически активной солнечной радиации, поглощенной растительностью.

Проанализирована возможность использования спутниковых данных для прогнозирования урожайности озимой пшеницы в Украине. Приведены оценки согласованности временных интервалов отбора релевантных информационных признаков среди предикторов различной природы, а также их информативности. В качестве предикторов используются нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI, индекс здоровья растительности VHI и продукт FAPAR, характеризующий долю фотосинтетически активной солнечной радиации, поглощенной растительностью.