Разработка нового поколения интеллектуальных технологий прогнозирования в последние годы основывается на идеологии (SoS) и методах системной динамики, а интеллектуальные и когнитивные системы используются для повышения эффективности прогнозирования, планирования и управления.
Для комплексного решения сложносоставной проблемы в брошюре рассматривается принцип метасистемного подхода («система систем» - System of system - SoS), являющегося составной частью интеллектуального прогнозирования.
Рассмотрен глобальный исторический процесс формирования мирового сообщества с единой экономической и политической системой. Предполагается, что глобализация, как и многие другие исторические процессы, имеет не только поступательную, но и волновую (циклическую) составляющую, описывающую подъемы и спады, циклы развития цивилизации. На основе когнитивного прогнозирования предпринята практическая попытка поиска значимой связи между космоприродными и социально-политическими событиями, с точки зрения изучения циклических составляющих исторического процесса.
На основе фрактального изучения мировой динамики дан относительный прогноз развития событий на ближайшие полвека и анализ 23-го цикла солнечной активности (1996 – 2008 гг.), а также прогноз политических, экономических и военных событий 24 – 28 циклов (до 2050 г.).
СОДЕРЖАНИЕ
Часть I. Алгоритм и методика интеллектуально-когнитивного прогнозирования
1.1. Когнитивное прогнозирование
1.2. Структура и содержание методики интеллектуального прогнозирования
1.2.1. Определение объекта интеллектуального прогнозирования
1.2.2. Выдвижение идеи прогноза или тезисы по созданию идеи (гипотезы) интеллектуального прогнозирования
1.2.3. Вторая стадия разработки интеллектуальных прогнозов
1.3. Критерии оценки интеллектуальных прогнозов
1.4. Классификация интеллектуальных прогнозов (на основе опыта данных авторов)
Часть II. Реализация моделей интеллектуального прогнозирования (на примерах)
2.1. Синхронизация событий в глобальной истории с периодичностью СА
2.2. Среднесрочные и долгосрочный прогнозы солнечной активности на основе фрактальной фактологии и когнитивного прогнозирования
2.3. Когнитивный и статистический анализ факторов, влияющих на поведение нефтегазового рынка
2.4. Выводы о факторах, влияющих на корректировку долгосрочного прогноза в моделях интеллектуального прогнозирования цен на нефть
Приложение 1. Анализ методологических основ нейросетевого прогнозирования в энергетике
Приложение 2. Рекомендации и предложения по алгоритмам и программам, необходимым для обучения нейронной сети в рамках задачи интеллектуального прогнозирования
Приложение 3. Алгоритм выявления скрытых закономерностей в базах данных для решения задач нефтегазовой отрасли в условиях недостатка ретроспективных данных
(3 MB)