Техническая литература
Различные книги в жанре Техническая литератураСравнительная оценка моделей технического и фундаментального анализа при прогнозировании курса акций
Работа посвящена проведению сравнительного анализа эффективности применения моделей ARIMA, ARCH, GARCH, многофакторной модели и модели построения дерева решений. На уровне отраслевого анализа производился учет фондовых индексов. Функционал моделей может быть оценен только на практических примерах, которые представлены в статье. Приведены графики моделей с учетом интервала значимости. Получены результаты применения теста Дики – Фуллера по разным данным для проверки наличия нестационарности. Описаны параметрические аргументы для исследуемых моделей. В качестве критериев оценки для каждой модели были взяты: стандартная ошибка, коэффициент детерминации, скорректированный R-квадрат, P-значение, значение F-статистики. Приведены исходные данные, порядок проведения исследования, полученные результаты и графики. С использованием языка программирования R проведено практическое исследование функционала моделей технического и фундаментального анализа для построения прогнозных значений курса акций ПАО «Сбербанк». Каждая из рассматриваемых моделей была реализована на языке программирования R для статистической обработки данных. Процесс программного моделирования показал сильные и слабые стороны каждой из рассмотренных моделей. Наилучшие результаты показала многофакторная модель. В работе приведены количественные показатели прогнозных значений. Приведена сравнительная таблица статистических показателей результатов прогнозных моделей и сделаны выводы о пригодности их моделирования. Данное исследование проводилось с целью выявления моделей технического и фундаментального анализа, дающих наиболее точный прогноз курса акций с возможностью дальнейшей реализации в компьютерной программе.
К вопросу моделирования высоковольтного изолятора в программном комплексе COMSOL Multiphysics 5.6
В статье рассматриваются основные аспекты моделирования подвесной полимерной высоковольтной изоляции воздушных линий электропередачи (ЛЭП) в программном комплексе COMSOL Multiphysics 5.6. Приводятся аналитические выражения математической модели электромагнитного поля вокруг изолятора, на базе которых формируется численное решение в рамках программного комплекса, позволяющее построить модель электрического поля в двумерном и трехмерном пространстве. Выделяются три основных этапа работы с интерфейсом программы. На первом этапе рассматривается задание геометрических параметров модели изолятора и окружающей области, уделяется внимание формированию конструктивных особенностей полимерных изоляторов. На втором этапе описываются физические свойства конструкционных материалов изолятора, а также окружающего его пространства. Третий этап сводится к детерминации граничных условий для решения дифференциального уравнения Пуассона. Даются рекомендации по плотности построения сетки конечных элементов. Приводится градиентная картина распределения электрического потенциала вблизи поверхности изолятора. Также построены графики распределения нормальной составляющей напряженности электрического поля вдоль поверхности изолятора. На базе полученных результатов производится исследование влияния внешних факторов на свойства полимерного изолятора. Описывается возможный вариант моделирования влияющих факторов, таких как загрязнение и увлажнение, посредством внесения изменений в описание физических свойств поверхности изолятора, а именно включением равномерного и непрерывного слоя с заданной проводимостью. Получено распределение нормальной составляющей напряженности электрического поля вдоль поверхности изолятора с загрязнением. Результаты моделирования распределения электрического поля с наличием загрязнения на поверхности изолятора и его отсутствием сводятся в таблицу, где указана напряженность электрического поля в зависимости от расстояния до траверсы. На основании анализа полученных результатов выдвигается предположение о завышенном уровне максимального электрического поля на изоляторах, рекомендуемом производителями.
Реализация метауправления правами доступа в проекте BlockSet средствами языка BML
Разработка веб-ресурса в наши дни – очень частая, но не всегда простая задача. Особенно если речь идет не о статическом одностраничном сайте, а о полнофункциональном динамическом веб-приложении с неограниченным количеством страниц, а также возможностью выдерживать большие нагрузки, свойственные подобного рода проектам. Использование языков программирования общего назначения для построения логики серверной части имеет большой порог вхождения, а традиционные CMS и фреймворки ЯП не обеспечивают достаточную гибкость. Наиболее верным решением в такой ситуации будет использовать DSL- подобные языки, которые просты в обращении и при этом имеют обширные возможности благодаря тому, что заранее ориентированы на решение конкретных задач. Однако на данный момент существует очень мало готовых решений. Заметным лидером в этой области является WebDSL, однако даже он имеет ряд недостатков, унаследованных от языка реализации данного проекта Java, таких как, например, малая гибкость, большие затраты производительности и необходимость устанавливать Java-машину. Процесс разработки осуществлялся с использованием относительно низкоуровневого языка программирования общего назначения C++, что избавило проект от проблем, с которыми сталкивались конкуренты, обеспечило высокую производительность интерпретатора и кроссплатформенность всей системы. Авторы подробно описали выбранные средства метауправления системой прав доступа проекта BlockSet, а также синтаксис их применения в декларативном высокоабстрактном предметно-ориентированном языке BML, используя простые и доступные примеры для демонстрации лаконичности и в то же время конструктивности выбранных синтаксических решений. Получившиеся результаты имеют большую ценность, так как позволяют значительно упростить дальнейший процесс администрирования веб-ресурса, что также является одной из основных задач проекта BlockSet. Таким образом, язык BML вкупе с системой прав доступа предоставляет гибкие, мощные и в то же время достаточно простые и понятные методы для организации необходимой системы, что соответствует парадигмам проекта о гибкости и низком пороге вхождения, а также значительно оптимизирует процесс разработки.
Нейросетевая архитектура вывода решений в опасных ситуациях на сложном технологическом объекте
Задачи предотвращения и устранения опасных ситуаций являются актуальными при эксплуатации сложных технологических объектов. Сложные технологические объекты возникают, в частности, в системах жизнеобеспечения города (системы тепло-, водо-, энерго-, газоснабжения), на крупных производственных, добывающих или перерабатывающих предприятиях. Развитие опасных ситуаций на таких объектах может привести к нежелательным или даже катастрофическим последствиям. Процесс принятия решения для устранения (предупреждения) возникающей опасной ситуации направлен на поиск такой программы действий, которая должна перевести текущую нештатную ситуацию в целевую, штатную ситуацию. В статье исследуется возможность реализации метода вывода решения на основе прецедентов с помощью нейросети в целях предупреждения и устранения опасных ситуаций на сложном технологическом объекте городской инфраструктуры. Авторы рассматривают ситуацию как совокупность состояний элементов сложного объекта и связей между ними. Для решения задачи в работе исследуются две архитектуры нейросети: модель на основе многослойного перцептрона и архитектура «компаратор – сумматор». Эксперименты показали, что предложенная нейросетевая архитектура «компаратор – сумматор» для рассматриваемых задач сравнения ситуаций показала более высокую точность, чем многослойный перцептрон. Полученные результаты продолжают известные исследования в области интеграции методов машинного обучения и методов систем, основанных на знаниях, и служат основой для дальнейшей разработки гибридных моделей вывода решений при интеллектуальном управлении сложными объектами.
Сплайн-аппроксимация как основа компьютерной технологии проектирования трасс линейных сооружений
Данная статья является продолжением статьи, опубликованной в № 1 журнала «Прикладная информатика» в 2019 году [1]. В ней задачи компьютерного проектирования трасс различных линейных сооружений (новые и реконструируемые железные и автомобильные дороги, трубопроводы различного назначения, каналы и др.) рассматриваются с единых позиций – как задачи аппроксимации последовательности точек на плоскости гладкой кривой, состоящей из элементов заданного вида, т. е. сплайном. Принципиальное отличие от других задач аппроксимации, рассматриваемых в теории сплайнов и ее приложениях, состоит в том, что границы элементов сплайна и даже их число неизвестны. Поэтому предложена двухэтапная схема поиска решения. На первом этапе с помощью динамического программирования определяется число элементов сплайна и их параметры. Для некоторых задач этот этап является единственным. В более сложных случаях результат первого этапа используется как начальное приближение для оптимизации параметров сплайна с помощью нелинейного программирования. Другим осложняющим обстоятельством является наличие многочисленных ограничений на параметры сплайна, которыми учитываются проектные нормативы и условия строительства и последующей эксплуатации сооружения. В статье рассмотрены особенности математических моделей соответствующих проектных задач. Для сплайна, состоящего из дуг окружностей, сопрягаемых отрезками прямых, используемого в проектировании продольного профиля как новых, так и реконструируемых железных и автомобильных дорог и трубопроводов, построена математическая модель и использован нестандартный алгоритм решения задачи нелинейного программирования с учетом структурных особенностей системы ограничений. В отличие от стандартных алгоритмов нелинейного программирования используется построение базиса в нуль-пространстве матрицы активных ограничений и его модификация при изменении набора активных ограничений. При этом для поиска направления спуска на каждой итерации не требуется решение вспомогательных систем уравнений вообще. Рассмотрены два варианта организации итерационного процесса оптимизации: спуск по группам переменных при наличии участков независимого построения направления спуска и традиционное изменение всех переменных в одной итерации.
Система классификации документов с маркшейдерскими данными
Все предприятия, осуществляющие геологоразведочные работы на территории РФ, сталкиваются с необходимостью формирования задач для маркшейдерской службы и контроля выполнения поставленных задач. Это отражается в процессах документооборота предприятий. В данной связи существует проблема организации эффективной обработки документов в системах электронного документооборота – своевременного выявления документов, содержащих маркшейдерские данные. В статье представлено возможное решение указанной проблемы – автоматизированная система классификации документов в СЭД в виде рекомендательной надстройки над системой 1С:Документооборот. В рамках создания системы классификации был разработан и реализован сценарий предварительной обработки первичных текстов документов, включающий очистку, лемматизацию и удаление стоп-слов, а также подготовку входных признаков для классификатора. Исследована применимость различных алгоритмов машинного обучения к решению рассматриваемой задачи классификации, определены значения гиперпараметров, обеспечивающие наибольшее значение метрики ROC AUC. Выполнена оценка качества всех полученных моделей с использованием метрик Precision, Recall и F-меры, исследована устойчивость качества классификации к изменению входных данных. Выявленная проблема нестабильности результатов классификации решалась путем построения модели машинного обучения в виде ансамбля классификаторов. Обученная модель (ансамбль классификаторов) тестировалась на наборе реальных документов ООО «Газпром недра»; качество классификации на тестовой выборке по метрике ROC AUC составило 0,91. Кроме собственно модуля классификации разработанная система включает базу данных хранения результатов обучения, библиотеку функций для организации работы с базой данных, а также API-интерфейсы, позволяющие обрабатывать запросы на классификацию, приходящие из внешних систем. В API-интерфейсах, в частности, реализованы возможности загрузки сохраненных обученных моделей, валидации данных, приходящих из внешних систем, предварительной обработки входных текстовых документов, обучения новых моделей и оценки их качества, сохранение как обученных моделей, так и результатов их тестирования. Реализована возможность дообучения сохраненных моделей на новых данных.
Инструментарий для моделирования динамики капитала финансовых организаций
Вопросы обеспечения финансовой устойчивости финансовых организаций, под которой понимается достаточность активов для выполнения обязательств, имеют первостепенное значение как для клиентов и управляющего звена финансовой организации, так и для экономики страны в целом. Зачастую это связано с недостатком денежных средств для выплат по обязательствам, поэтому важно отслеживать динамику денежного капитала организаций, оценивать их финансовые риски, в том числе в условиях инвестирования. Цель исследования: разработка инструментария для оценки рисков финансовых организаций. Постановка задачи: разработать имитационную модель, позволяющую исследовать динамику капитала организации, финансовые ресурсы которой формируются за счет неоднородных потоков поступления и оттока денежных средств и инвестирования, в том числе в рисковые активы, в условиях инфляции. В работе предложен алгоритм моделирования, который позволяет на основе данных о потоках денежных средств по разным видам договоров и доходностях (темпах роста) активов, представленных в форме статистических данных и/или характеристик моделей временных рядов, оценить в динамике денежный капитал финансовых организаций, собрать описательную статистику распределений финансовых ресурсов, исследовать «достаточность» средств компании для выполнения финансовых обязательств. Описана разработанная программа. Проведен вычислительный эксперимент на основе данных о потоках поступления и оттока денежных средств негосударственного пенсионного фонда по программе негосударственного пенсионного обеспечения. Представлена описательная статистика для построенных в результате моделирования распределений размеров денежных средств организации. Оценены вероятность разорения организации в динамике и риск вступления в зону финансовой ненадежности. Предложенный инструментарий обладает научной новизной в сфере конструирования имитационных моделей и систем поддержки принятия решений для анализа деятельности финансовых организаций и определения эффективных направлений их развития.
Технология программной имплементации цифрового двойника в контур IoT управления HVAC-системой
Развитие прикладного программного обеспечения киберфизических систем зданий подразумевает широкое использование интеграционных платформ Интернета вещей (IoT). На практике гибкая функциональность IoT-платформ часто приводит к дополнительным затратам на программную доработку существующих и подключение новых блоков, в частности цифровых двойников. В статье предложено технологическое решение по программной имплементации цифрового двойника процесса проветривания в состав контура IoT управления системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) для зданий и промышленных сооружений. Рассматривается реализация и исполнение цифрового двойника в виде динамической имитационной модели на языке объектно-ориентированного моделирования Modelica в среде OpenModelica. В качестве примера интеграционной среды рассматривается IoT-платформа InfluxData на базе стека TICK. Это горизонтально-ориентированная платформа Интернета вещей, которая содержит механизм сбора данных с устройств и базу данных временных рядов InfluxDB для хранения метрик. Для интеграции имитационных моделей на Modelica с InfluxDB предложено использовать сервер OMPython. В этом случае управляющие и интерфейсные сценарии выполняются на языке Python, что в результате в значительной степени расширяет традиционные возможности IoT-платформы до уровня системы управления с цифровым двойником. Такое управление HVAC предусматривает адаптацию контуров управления за счет учета динамики процесса воздухораспределения по вентиляционной сети, оценки и компенсации инерционности процессов. Публикация подготовлена в ходе проведения исследования (№ 21–04–039) в рамках программы «Научный фонд Национального исследовательского университета „Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)“» в 2020–2021 гг.
Средства потоковой обработки данных для интеллектуального управления рисками в условиях неопределенности
Современная система управления производственными рисками на предприятиях базируется на принципах, заложенных в стандартах производственной безопасности и охраны труда, и предполагает в основном долгосрочное прецедентное управление рисками: реагирование на их наступление, анализ результатов, выполнение мероприятий по снижению рисков. При этом, за редким исключением, за скобками остается управление экстремально быстро развивающимися риск-ситуациями, выполняемое в ходе их развития. Например, выход из строя некоторых станков или их частей может быть заблаговременно предсказан по параметрам их работы (характеру и уровню шума, вибрации, температурным параметрам и т. д.). Ранее управление такими риск-ситуациями было осложнено отсутствием или дороговизной автоматизированных систем, способных реагировать с требуемыми задержками. Благодаря активной информатизации и автоматизации производственных процессов, внедрению технологий Индустрии 4.0 появляется технологическая возможность управления риск-ситуациями, развивающимися экстремально быстро: разрушением вращающихся частей станков и механизмов. Средства интеллектуальной обработки потоковых данных позволят создать системы оперативной идентификации рисков, что значительно сократит цикл управления рисками и позволит своевременно реагировать на быстро развивающиеся риск-ситуации. В статье рассмотрены особенности управления рисками экстремально быстро развивающихся риск-ситуаций. Проведен сравнительный анализ современных брокеров сообщений, подходящих для построения систем интеллектуального управления рисками в условиях неопределенности. Предложена архитектура программных средств для интеллектуального управления рисками в условиях неопределенности на основе брокера сообщений Apache Kafka. Проведен сравнительный анализ реализации обработки нечетких данных на базе Kafka Streams в рамках Apache Kafka и отдельным приложением вне Apache Kafka.
Прикладная информатика №6 (96) 2021
Журнал «Прикладная информатика» является преемником одноименного сборника, выпускавшегося с 1981 года издательством «Финансы и статистика». Журнал с 2006 года входит в состав учредителей ряда международных и всероссийских конференций, а также оказывает оргкомитетам информационную поддержку в проведении таких мероприятий. Решением Президиума Высшей аттестационной комиссии (ВАК) Министерства образования и науки РФ журнал «Прикладная информатика» вошел в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени доктора и кандидата наук. Тематика публикаций журнала связана с теоретическими и прикладными аспектами применения компьютерного моделирования и информационных технологий в различных областях профессиональной деятельности. Целевую аудиторию журнала составляют главным образом представители академического сообщества – аспиранты и соискатели ученых степеней и званий, а также преподаватели, студенты и руководители высшей школы, а также практикующие специалисты в области информационных технологий. Основными адресатами предложений о сотрудничестве являются вузы и научно-исследовательские организации, работающие в рамках предметной области журнала, а также IT-компании. Рубрикатор журнала охватывает различные направления научных исследований и практических разработок в данной сфере и включает следующие основные разделы: • IT-бизнес (методики проведения исследований предметной области в различных отраслях предпринимательской деятельности) • IT-менеджмент (вопросы, связанные с организацией производственного процесса) • IT в государственных программах • IT и образование • Подготовка IT-специалистов (информатика выступает как предмет изучения) • E-learning (информатика в качестве инструмента организации учебного процесса) • IT в естественных науках • Инструментальные средства (материалы с акцентом на технологию разработки программного обеспечения) • В преподавательский портфель (материалы учебно-методического характера) • Точка зрения (дискуссионные материалы) • История специальности (материалы данной рубрики будут особенно полезны для молодых специалистов) Журнал выходит 6 раз в год.