Методи узгодження прогнозних рішень

We design a new mathematical model and computational methods for predicting various indicators characterizing the development of economy and society, such as gross domestic product, the consumption of all kinds of fuels and power resources, desired investments, greenhouse gas emissions, population s...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2014
Автор: Kulyk М.M.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2014
Теми:
Онлайн доступ:https://systemre.org/index.php/journal/article/view/516
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:System Research in Energy

Репозитарії

System Research in Energy
id oai:www.systemre.org:article-516
record_format ojs
spelling oai:www.systemre.org:article-5162023-07-06T12:41:30Z Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models Методи узгодження прогнозних рішень Kulyk М.M. prediction, indicator, mathematical model, rectangular matrix, iterative process, adjustment, demand. прогноз, показник, математична модель, прямокутна матриця, ітераційний процес, узгодження, попит. We design a new mathematical model and computational methods for predicting various indicators characterizing the development of economy and society, such as gross domestic product, the consumption of all kinds of fuels and power resources, desired investments, greenhouse gas emissions, population size, and other indicators. This model represents an overdetermined system of algebraic equations derived for making predictions at the macrolevel (T-level) and sectorial level (D-level). The initial system of algebraic equations is transformed by multiplying the system matrix by the corresponding transposed matrix. For the resulting system of any order, the analytical solutions are obtained. It is determined that the solutions obtained do not provide the coincidence (consistency) of prediction at the T-level and the sum of predictions at the D-level. A special iterative procedure is developed, and resulting analytical solutions, which comply with the consistency requirements, are obtained for systems of any order. The multivaluedness of the solutions obtained is disclosed, and the best predictions, minimizing the sum of squared errors on the set of possible predictive decisions, are found. On the basis of the proposed mathematical model, two methods for adjusting predictions at the T-level and D-level are developed. The comparative analysis of these methods is performed, and recommendations for the preferable use of these methods are provided. We also give an example of adjusting predictions of the demand for electric power in Ukraine up to 2030. Розроблені нові математична модель та обчислювальні методи для прогнозування різноманітних показників розвитку економіки і суспільства (обсягів виробництва валового внутрішнього продукту, споживання усіх видів паливно-енергетичних ресурсів, необхідних капіталовкладень, викидів парникових газів, чисельності населення і ін.). Модель являє собою перевизначену систему алгебраїчних рівнянь, в якій фігурують прогнози макрорівня (Т-рівень) та секторальні прогнози (D-рівень). Проведена трансформація вихідної системи шляхом перемноження на транспоновану матрицю та визначені аналітичні рішення отриманої системи з довільною розмірністю. Встановлено, що отримані рішення не забезпечують співпадіння (узгодження) прогнозу Т-рівня та суми прогнозів D-рівня. Розроблено спеціальний ітераційний процес та знайдено результуючі аналітичні рішення для систем довільної розмірності, які задовольняють умови узгодження. Виявлено багатозначність отриманих рішень та віднайдені найкращі прогнози, що мінімізують суму квадратів нев’язок на множині можливих прогнозних рішень. На основі створеної моделі розроблено два методи узгодження прогнозів Т- і D-рівнів, виконаний співставний аналіз та надані рекомендації з їх переважного використання. Наведено приклад узгодження прогнозів попиту на електричну енергію в Україні на рівні 2030 року. General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine 2014-04-29 Article Article application/pdf https://systemre.org/index.php/journal/article/view/516 System Research in Energy; No. 2 (37) (2014): The Problems of General Energy; 5-12 Системні дослідження в енергетиці; № 2 (37) (2014): Проблеми загальної енергетики; 5-12 2786-7102 2786-7633 uk https://systemre.org/index.php/journal/article/view/516/451
institution System Research in Energy
baseUrl_str
datestamp_date 2023-07-06T12:41:30Z
collection OJS
language Ukrainian
topic прогноз
показник
математична модель
прямокутна матриця
ітераційний процес
узгодження
попит.
spellingShingle прогноз
показник
математична модель
прямокутна матриця
ітераційний процес
узгодження
попит.
Kulyk М.M.
Методи узгодження прогнозних рішень
topic_facet prediction
indicator
mathematical model
rectangular matrix
iterative process
adjustment
demand.
прогноз
показник
математична модель
прямокутна матриця
ітераційний процес
узгодження
попит.
format Article
author Kulyk М.M.
author_facet Kulyk М.M.
author_sort Kulyk М.M.
title Методи узгодження прогнозних рішень
title_short Методи узгодження прогнозних рішень
title_full Методи узгодження прогнозних рішень
title_fullStr Методи узгодження прогнозних рішень
title_full_unstemmed Методи узгодження прогнозних рішень
title_sort методи узгодження прогнозних рішень
title_alt Features of input data usage in deterministic and stochastic life-cycle models
description We design a new mathematical model and computational methods for predicting various indicators characterizing the development of economy and society, such as gross domestic product, the consumption of all kinds of fuels and power resources, desired investments, greenhouse gas emissions, population size, and other indicators. This model represents an overdetermined system of algebraic equations derived for making predictions at the macrolevel (T-level) and sectorial level (D-level). The initial system of algebraic equations is transformed by multiplying the system matrix by the corresponding transposed matrix. For the resulting system of any order, the analytical solutions are obtained. It is determined that the solutions obtained do not provide the coincidence (consistency) of prediction at the T-level and the sum of predictions at the D-level. A special iterative procedure is developed, and resulting analytical solutions, which comply with the consistency requirements, are obtained for systems of any order. The multivaluedness of the solutions obtained is disclosed, and the best predictions, minimizing the sum of squared errors on the set of possible predictive decisions, are found. On the basis of the proposed mathematical model, two methods for adjusting predictions at the T-level and D-level are developed. The comparative analysis of these methods is performed, and recommendations for the preferable use of these methods are provided. We also give an example of adjusting predictions of the demand for electric power in Ukraine up to 2030.
publisher General Energy Institute of the National Academy of Sciences of Ukraine
publishDate 2014
url https://systemre.org/index.php/journal/article/view/516
work_keys_str_mv AT kulykmm featuresofinputdatausageindeterministicandstochasticlifecyclemodels
AT kulykmm metodiuzgodžennâprognoznihríšenʹ
first_indexed 2025-09-24T17:33:34Z
last_indexed 2025-09-24T17:33:34Z
_version_ 1850410239099142144