Методика актуализации прогнозной информации на основе байесовского подхода

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлена методика актуализации прогнозной информации, в основу которой положено применение формулы Байеса для уточнения апостериорной вероятности прогнозируемых событий по мере поступления новых данных, свидетельствующих об их правдоподобии. Приведено содержание этапов реализации методики с практическими примерами для количественных и качественных оценок. Предложены варианты визуализации результатов прогнозирования и их интерпретация.

Об авторах

А. Л. Афанасьев

ВНИИ «Центр»

Автор, ответственный за переписку.
Email: afal69@mail.ru

кандидат технических наук, руководитель Центра прогнозирования развития науки, техники и технологий

Россия

Список литературы

  1. Моррис У.Т. Наука об управлении. Байе­совский подход. М.: Изд-во «Мир», 1971.
  2. с.
  3. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. М.: Финансы и статистика, 1987. 336 с.
  4. Прокопчина, С.В. Разработка методов и средств байесовской интеллектуализации измерений в задачах мониторинга сложных объектов: дис. … д-ра техн. наук: 05.11.16. СПб., 1995. 450 с.
  5. Акимов В.А., Мишурный А.В., Якимюк О.В. Прогнозно-аналитические решения по природным, техногенным и биологическим угрозам: монография; под ред. А.П. Чуприяна; М.: ФГБУ ВНИИ ГОЧС (ФЦ), 2022. 316 с.
  6. Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: Логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
  7. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Проблемы развития цифровых технологий для Арктической зоны Российской Федерации / Мировая экономика в новых условиях развития: готовность к ответу на вызовы // Материалы Международной научно-практической конференции; под ред. А.А. Ефремова. 2019. С. 201–205.
  8. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Глобальные тенденции научно-технологического развития России и их использование в интересах обеспечения обороны и безопасности государства; сб. статей XIX Нац. науч. конф. с между. участием «Россия: тенденции и перспективы развития». 2020. № 15. С. 39–46.
  9. Афанасьев А.Л., Курицын А.В., Голубев С.С. Применение технологий искусственного интеллекта в научно-технологическом прогнозировании // Прикладная информатика. 2022. Т. 17, № 4 (100). С. 57–74.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).