Ноябрь 17th, 2014
Предложенная технология анализа РН позволяет осуществлять анализ тенденций, которые складываются на рынке, прогнозировать динамику изменения цены ОН. Отталкиваясь от среднестатистических оценок ОН, разработан метод их адаптации к особенностям города, региона, столицы и корректировки с учетом макроэкономической ситуации, сложившейся в стране. Установлено, что оптимальным для этой процедуры является использование лингвистических переменных. Разработана технология их формализации и осуществлен сравнительный анализ методов идентификации, который засвидетельствовал оптимальность использования искусственных нейронных сетей со стохастическим алгоритмом обучения. Если вы хотите продать или купить квартиру, тогда заходите сюда — киевская доска объявлений тут много разных предложений.
Использование вышеприведенных компонент в ИАС REMA позволяет осуществлять поддержку принятия решений за счет решения задач анализа, синтеза и выбора оптимальных решений при известных альтернативах. Для этого в REMA согласно принципа свободы выбора существует возможность выбора модели из определенного класса, осуществления ее структурной и параметрической оптимизации и выполнения непосредственно моделирования.
Алгоритмы и методы решения задач анализа и прогнозирования РН базируются на использовании матричной алгебры, теории и методов оптимизации, использовании статистических критериев и теории нечетких множеств.
ИАС REMA является средством создания, ведения, корректировки ИБ, который содержит информацию об ОН, особенностях законодательной базы, основных статистических константах и другие данные, а также предназначена для анализа РН и прогнозирования тенденций.
