Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
 
+7 (4912) 72-03-73
 
Интернет-портал РГРТУ: http://rsreu.ru

УДК 004.021

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ПРИ ПОМОЩИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ

В. М. Курейчик, д.т.н., главный научный сотрудник, профессор кафедры САПР ИКТИБ ЮФУ;
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Е. С. Синютин, ТехноЦентр ЮФУ начальник сектора разработки мед. техники и методов обработки
электро-физиологических сигналов; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Т. Г. Каплунов, аспирант кафедры САПР ИКТИБ ЮФУ; Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Приведен генетический алгоритм прогнозирования состояний технических систем. Новизна данной работы заключается в том, что описывается оригинальный подход к прогнозированию состояний технических систем. Подход заключается в нахождении будущих значений, путем экстраполяции текущих результатов наблюдения. Прогнозирование можно рассматривать как диагностический контроль при нулевом времени экстраполяции, или как общий случай диагностирования. Разработанный генетический алгоритм включает в себя ряд модифицированных этапов, таких как генерация первого поколения, скрещивание, мутация, транслокация, отбор. Операторы кроссинговера и мутации видоизменены относительно классических с целью повышения эффективности работы. Оператор кроссинговера выполнен на основе метода дихотомии. Точка разрыва в операторе мутации соответствует числу ряда Фибоначчи. Такой подход позволяет минимизировать число случайных событий. В работе приведены результаты тестирования алгоритма на задаче прогнозирования температуры центрального процессора ЭВМ, которые показали высокую достоверность полученного прогноза.

Ключевые слова: генетический алгоритм, прогнозирование, временные ряды, диагностический контроль, альтернативное решение, популяция, точность прогнозирования, кроссинговер, мутация, дихотомия, числа Фибоначчи, экстраполяция, алгоритм.

 Скачать статью