Купить статью

Предложена модель прогнозирования отклонений факторов внешней и внутренней среды промышленного предприятия от плановых значений, выполненная на основе ансамбля искусственных нейронных сетей. Повышение точности таких прогнозов представляет собой актуальную исследовательскую задачу, так как точность играет ключевую роль при разработке производственных программ предприятий, позволяя обоснованно выстраивать конкурентные стратегии взаимоотношений с поставщиками и потребителями. На точность прогнозов существенно влияет нестабильность факторов внутренней среды (данных, непосредственно характеризующих производственные процессы с точки зрения их воздействия на объемы выпуска и качество продукции) и внешней среды (объем спроса, сроки поставки, качество комплектующих и сырья). Под нестабильностью в постановке задачи исследования понималась не сама изменчивость значений факторов, а флуктуации их обобщенных характеристик, относящихся ко всему набору данных. К таким характеристикам относятся нерегулярность поступления данных и наличие аномалий в них. Новизну результатов исследования составляет предложенная структура нейросетевой модели прогнозирования отклонений факторов внешней и внутренней среды от плановых показателей в условиях нерегулярности поступления информации и наличия аномалий в данных, а также алгоритм ее применения. В основе модели лежит ансамбль из трех нейросетевых подмоделей, построенных на архитектурах сверточных и рекуррентных нейронных сетей, составляющих прогнозы факторов внутренней среды и внешней среды (с учетом декомпозиции на микро- и макросреду) предприятия. Взаимовлияние нестабильности указанных факторов учитывается в модели за счет применения на ее выходе сети долгой краткосрочной памяти для агрегации результатов работы подмоделей при получении итогового прогноза. Результаты проведенного модельного эксперимента показали, что учет нестабильности факторов внешней и внутренней среды позволяет повысить точность прогноза их отклонений от плановых значений.