| Меню сайта |
|
 |
| Категории раздела |
|
|
| Мини-чат |
|
|
|
| Наш опрос |
|
|
| Статистика |
Онлайн всего: 1 Гостей: 1 Пользователей: 0 |
|
| Форма входа |
|
|
|
Наукова праця в галузі економики
| МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОДУКЦИИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ГОМЕОСТАТА
Поставная Е.Ю.
К.т.н., ст. преподаватель каф. ТиУП, Гитис В.Б.
Донбасская государственная машиностроительная академия
Актуальной проблемой для современных промышленных предприятий является определение трудоемкости изготовления изделия на этапе формирования пакета заказов с целью расчета его себестоимости и необходимых материальных ресурсов в кратчайшие сроки. Прогнозирование является тем механизмом, который позволяет избежать или снизить отрицательные последствия возможных кризисных ситуаций.
Однако отсутствие обоснованного представления относительно периода упреждения, необходимого количества данных для построения прогноза, невозможность учета хаотичности и динамичности развития окружающей среды затрудняет процесс прогнозирования. В связи с этим возникает необходимость в системах, способных самим анализировать вновь поступающую информацию, находить в ней закономерности, производить прогнозирование. В этой области приложений хорошо зарекомендовали себя нейронные сети– самообучающиеся системы, имитирующие деятельность человеческого мозга. В свою очередь, гомеостатическое равновесие (равновесие сложной динамической системы, которой является процесс производства продукции), предполагает выявление внутрисистемных связей технико-экономических показателей продукции и нахождение всевозможного множества состояний системы.
Используя свойство нейросетей прогнозировать новые ситуации, можно определить в отдельности значение каждого из технико-экономических показателей продукции (трудоемкость (Т), себестоимость (С) и материалоемкость (М)) на основе вектора характеристик детали (Xi), вектора экономических факторов (Yj) и вектора характеристик материала (Zk) (Рисунок 1). Обучение нейросети проводится с учителем. Для этого на ее входы подается обучающая выборка, где каждому входному вектору соответствует целевой вектор, представляющий собой требуемый выход. Следующим шагом моделирования является создание модели, находящейся в динамическом равновесии - гомеостатической модели. Данная модель строится на основе спрогнозированных значений технико-экономических показателей.
Таким образом, построение гомеостатической модели на нейросетевом базисе позволяет определить изменение технико-экономических показателей в результате изменения одного или нескольких экзогенных факторов.
|
| Категория: Мои статьи | Добавил: hugo-borz (31.03.2008)
| Автор: Олег E W
|
| Просмотров: 323
| Рейтинг: 0.0/0 |
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи. [ Регистрация | Вход ] |
|
| Поиск |
|
|
| Друзья сайта |
| | |
|
