В работе предложена методика сравнения параметров долевого типа, позволяющая строить группировку такого рода параметров. Для реализации методики была разработана специальная мера зависимости признаков долевого типа и на её основе разработан алгоритм структуризации такого типа параметров. Проведено компьютерное моделирование разработанного алгоритма, результаты моделирования подтвердили эффективность разработанного алгоритма, базирующегося на предложенной в работе мере зависимости признаков долевого типа.

Профессиональные участники рынка используют в техническом анализе (ТА) целый ряд различных индикаторов для прогнозирования цен. Поскольку принципы ТА достаточно подробно изложены в литературе, то обратим внимание лишь на тот факт, который сформулирован в одной из «аксиом» ТА, а именно, что в цене актива в данный момент времени отражены все возможные ситуации, которые известны участникам фондового рынка относительно данного актива. Это в свою очередь предполагает, что при одних и тех же внешних условиях (ситуациях) участники рынка будут вести себя одинаково. Заметим, что участники при работе на фондовом рынке располагают данными в виде ценовых графиков или временных рядов (ВР-Ц), отражающих цену торгуемого на бирже актива. При работе на фондовом рынке очень часто требуется производить анализ входных данных не только в их «исторической» последовательности, но и иметь возможность группировать их и сравнивать между собой согласно выбранным критериям. Для решения таких задач целесообразно использовать процедуру хеширования, в результате которой будут получены хэш-коды, с целью использования их в дальнейшем при поиске и группировке данных. В настоящей работе предлагается каждому анализируемому ВР-Ц поставить в соответствие ряд хэш-кодов (РХ-К), которые для каждого члена ряда ВР-Ц будут показывать рост или падение цены. Поскольку сами хэш-коды в данном случае представляют собой целые числа, то их последовательность позволяет выделить в динамике изменения цены биржевого актива одинаковые (типовые) группы членов ряда ВР-Ц. Под типовой группой будем понимать группу, в которой рост или падение котировочной цены осуществляется в одной и той же последовательности по времени. Другими словами, хэш-коды позволяют разделить исходный ряд ВР-Ц на сегменты одинаковой длины (с равным числом членов ряда в каждом сегменте) и разделить всё множество сегментов на типовые группы.

В последнее время для исследования крупномасштабных систем управления широко используются методы, алгоритмы и процедуры интеллектуального анализа. Описана методика формирования тестовых массивов данных для компьютерного моделирования алгоритмов ИОИ, прежде всего для алгоритмов многомерного классификационного анализа. Ряд алгоритмов интеллектуального анализа данных, в частности, существенно использует метод потенциальных функций. Специально для таких алгоритмов в работе даны рекомендации по выбору свободных параметров алгоритмов потенциальных функций.

Рынок межрегиональных автобусных перевозок в России формировался в значительной степени стихийно, без учёта действующей для этого типа перевозок законодательной и нормативной базы. В первую очередь это касается перевозок из разных регионов Российской Федерации в Москву (более 2000 рейсовых автобусов ежедневно). В результате обострились проблемы, связанные с дорожной обстановкой в ряде районов Москвы, с обеспечением безопасности перевозок, с проведением антитеррористических мероприятий на пассажирском автотранспорте, с ростом количества нелегальных и «полулегальных» перевозчиков и др. Очевидно, что сами участники рынка решать такие проблемы не в состоянии, в первую очередь из-за межрегиональности самой проблемы. Одним из наиболее проблемных направлений автобусных перевозок являются перевозки между Северо-Кавказским федеральным округом (СКФО) и Москвой. Во-первых, эти перевозки имеют специфику, связанную с депрессивным состоянием экономики большинства субъектов, входящих в этот округ. Основную долю пассажиров автобусов, осуществляющих такие перевозки, составляют своего рода «челноки», везущие товары для продажи из СКФО в Москву (в основном продукцию сельского хозяйства) и обратно (в основном ассортимент так называемых вещевых рынков). Именно по этой причине конечным пунктом большей части маршрутов являются крупные рынки и торговые центры Москвы, которые в большинстве своём не располагают парковочными местами для таких автобусов, а также инфраструктурой для организации безопасной посадки-высадки пассажиров и контроля технического состояния подвижного состава. Всё это создаёт дополнительные помехи для движения городского транспорта. Из 16 ныне действующих маршрутов из СКФО только 5 внесены в утверждаемый Минтрансом РФ «Общий реестр регулярных автобусных маршрутов между субъектами Российской Федерации». В настоящей работе предложен новый подход к решению этой проблемы, базирующийся на разработанном авторами методе независимой многовариантной экспертизы (НМВЭ), излагается методическая и алгоритмическая база, реализующая этот подход.

По оценкам зарубежных и отечественных специалистов в области прогностики, в настоящее время насчитывается около сотни методов прогнозирования. Существующие методы прогнозирования можно разделить на два больших класса, в зависимости от области их приложения. Первый класс включает в себя методы прогнозирования в системах, функционирование которых описывается некоторым набором временных рядов, – такая постановка свойственна, например, большинству эконометрических задач. Следует отметить, что анализ временных рядов достаточно часто встречается также в технических и медико-биологических приложениях. Второй класс включает методы экспертного прогнозирования. Такие методы используются, как правило, при исследовании систем в условиях существенной неопределённости, то есть когда необходимо участие экспертов. Также описаны экспертно-статистические методы прогнозирования и методы структурного прогнозирования, успешно применяемые для анализа крупномасштабных систем, а также для анализа слабоформализованных систем.