Відзначено, що за умов стахостичного оцінювання вибору факторів (що отримується під час прогнозування часових рядів за допомогою нейронних мереж) відомі методи мало використовуються та потребують модифікації. Запропоновано компактний генетичний алгоритм (КГА). Модифіковано величину зміни його імовірнісного вектора. За результатами модифікації змінюється величина імовірнісного вектора КГА) залежно від вірогідності порівняння підмножин атрибутів. Задачу видобування знань виконано шляхом автоматичної побудови бази нечітких правил (бази знань). За цього автоматична побудова правил виконується з використанням еволіційного алгоритму. Для покращання точності правил бази знань, що створюється, модифіковано фітнес-функцію еволюційного алгоритму. З базової функції зберігаються частини, що відображають несхожість правил та мале покриття помилкових точок. Головною "точністною" частиною є J-міра. Модифіковано лінгвістичну базу даних (ЛБД) для покращання одержаної бази знань. Відзначено, що модифікація систем нечіткого висновку шляхом заміни алгоритму Мамдані на спрощений алгоритм нечіткого висновку дозволяє використовувати любий вид функції належності. Оптимізація параметрів ЛБД на основі довільного виду функції належності за допомогою (1 + )-еволюційної стратегії дозволила практично досягнути точність прогнозу, що одержується нейронними мережами (НМ). Уперше для створення бази знань на основі нечітких правил розроблено паралельний еволюційний алгоритм. Він дозволяє збільшувати швидкість створення бази знань практично лінійно за малої кількості клієнтів, що генерують правила. Модифіковано етап постпроцесінгу, запропоновано засоби для покращання точності та для інтерпретованості правил, а саме: мультисимпліфікацію, тюнинг. Доведено ефективність введення 1 + 1-еволюційної стратегії в процедуру тюнингу. Розроблено алгоритми програмного забезпечення інформаційної технології. Спроектовано ієрархію об'єктів для об'єктно-орієнтованої програмної реалізації. Створене програмне забезпечення апробоване на тестових наборах (benchmarks), доведено доцільність використання запропонованних методів та модифікації. Розроблено технічне й організаційне забезпечення технології. Проведено апробацію пакету на ОАО "Промтелеком" для розв'язання задачі прогнозування завантаженості обладнання та прогнозування для цього кількості підключень до АТС підприємства.

  Скачати повний текст