Математическая модель статистической идентификации информационного обеспечения автомобильного транспорта

В данной работе на основании метода статистической идентификации, использующего теорию самоорганизующихся систем, построена многофакторная модель взаимосвязи автомобильного транспорта и его системы обучения. Исходная информация для модели представлена рядом среднегодовых параметров функционирования автомобильного транспорта и его информационного обеспечения, в том числе, комплексом параметров системы обучения (входные параметры), системы управления автомобильным транспортом и выходными параметрами. Задаются два критерия: критерий устойчивости модели и критерий корреляции. Программа определяет их минимум и находит единственную модель оптимальной сложности. В заданном количестве параметров устанавливается математическая связь каждого выходного параметра со всеми остальными. Для повышения точности и регулярности прогноза часть узлов интерполяции выделяется в проверочную последовательность данных. Остальные данные образуют обучающую последовательность. Решение модели основано на принципе селекции. Выполняется оно при постепенном усложнении математического описания и полном переборе всех возможных вариантов моделей по указанным критериям. Достоинства предложенной модели: достаточно адекватно отображает реальный процесс, позволяет вводить любые дополнительные входные параметры и определить их влияние на отдельные выходные параметры автомобильного транспорта, позволяет поочередно изменять величины основных параметров в определенной пропорции и определять соответствующие изменения выходных параметров системы автомобильного транспорта, позволяет прогнозировать выходные параметры функционирования автомобильного транспорта.