Mikä on ennuste?
Ennustaminen on ennusteen kehittämistä; suppeassa merkityksessä - erityinen
Ennusteen tarve johtuu halusta tietääTulevaisuuden tapahtumat, jotka ovat luotettavia, on periaatteessa mahdotonta, perustuen tilastollisiin (nykyisten arvioiden virheet), todennäköisyysperusteisiin (seurausten monivaihtelu), empiirisiin (mallien metodologiset virheet), filosofisiin (rajoitettu nykyinen tieto) periaatteisiin.
Ennusteiden tarkkuus johtuu:
- "todellisten" (vahvistettu tunnetulla virheellä) lähtötietojen määrä ja niiden keräämisen ajanjakso;
- vahvistamattomien lähdetietojen määrä ja niiden keräämisen ajanjakso;
- ennustekohteen ominaisuudet ja sen vuorovaikutussysteemi ennustettavan kohteen kanssa;
- ennustemenetelmät ja -mallit.
Kun ennusteen tarkkuuteen vaikuttavat tekijät kasvavat, se korvataan käytännössä rutiinilaskelmilla, joissa on tietty vakaan tilan virhe.
Ennusteet on jaettu (ehdollisesti):
- termein: lyhytaikainen, keskipitkän, pitkän aikavälin, pitkäaikainen;
- mittakaavassa: yksityinen, paikallinen, alueellinen, alakohtainen, maa, maailma (globaali);
- vastuun mukaan (tekijyys): henkilökohtainen yrityksen (organisaation) tasolla, valtion elinten tasolla.
Tärkeimmät ennustamismenetelmät ovat:
- tilastolliset menetelmät;
- asiantuntija-arvio (esimerkiksi Delphi-menetelmä);
- mallintamismenetelmät, mukaan lukien simulointi;
- intuitiivinen (ts. asiantuntija, jolla on kokemusta aiemmin käytetyistä tieteellisistä menetelmistä tämän tyyppisissä ennusteissa, suorittaa ilman teknisiä keinoja, improvisoitua "mielessä").
Tilastolliset ennustamismenetelmät
Tilastolliset ennustemenetelmät - tieteellinen jaakateeminen tieteenala, jonka päätavoitteita ovat objektiiviseen dataan perustuvien nykyaikaisten matemaattisten ja tilastollisten ennustemenetelmien kehittäminen, tutkiminen ja soveltaminen.
Teorian ja käytännön kehittäminenasiantuntijaennustemenetelmien todennäköisyys-tilastollinen mallinnus; ennustemenetelmät riskiolosuhteissa ja yhdistetyt ennustemenetelmät käyttäen yhdessä taloudellis-matemaattisia ja ekonometrisiä (sekä matemaattis-tilastollisia että asiantuntija-) malleja.
Tilastollisten ennustemenetelmien tieteelliseksi perustaksi ovat sovelletut tilastot ja päätöksenteoria.
Yksinkertaisimmat menetelmät ennustamiseen käytetyt riippuvuuksien rekonstruoimiseksi perustuvat tiettyyn aikasarjaan eli funktioon, joka on määritelty aika-akselin äärelliseen määrään pisteitä.
Ennusteen tarkkuuden arvioiminen (erityisestikäyttämällä luottamusväliä) on välttämätön osa ennustemenettelyä. Tyypillisesti riippuvuudesta toipumiseen käytetään todennäköisyys-tilastollisia malleja, jotka esimerkiksi rakentavat parhaan ennusteen maksimitodennäköisyyden menetelmällä.
Parametrinen (perustuu yleensänormaalit virhemallit) ja ei-parametriset estimaatit sen ennustetarkkuudelle ja luotettavuusrajoille (perustuu todennäköisyysteorian keskirajalausekkeeseen). Käytetään myös heuristisia tekniikoita, jotka eivät perustu todennäköisyys-tilastoteoriaan, esimerkiksi liikkuvan keskiarvon menetelmään.
Monimuuttujaregressio, mukaan lukien ei-parametristen jakautumistiheyden arvioiden käyttö, on tällä hetkellä tärkein tilastollinen ennustetyökalu.
Epärealistinen oletus normaalistaMittausvirheitä ja poikkeamia regressioviivasta (pinnasta) ei tarvitse käyttää; kuitenkin, jotta hylättäisiin oletus normaalista, on välttämätöntä turvautua erilaiseen matemaattiseen laitteistoon, joka perustuu todennäköisyysteorian moniulotteiseen Keskiraja-lauseeseen, linearisointitekniikkaan ja konvergenssin periytymiseen.
Sovellusten ennustaminen
Aikasarjan avulla tapahtuvassa ennustamisessa se yleensä onkäyttää tietokoneohjelmia. Näin voit automatisoida suurimman osan toiminnoista ennustetta luotaessa, ja voit myös välttää tietojen syöttämiseen ja mallien rakentamiseen liittyvät virheet.
Tällaiset sovellukset voivat olla sekä paikallisia (forkäyttö yhdessä tietokoneessa) ja Internet-sovellukset (saatavana esimerkiksi verkkosivustona). Ohjelmat, kuten R, SPSS, Statistica, Forecast Pro, Forecast Expert, tulisi erottaa paikallisina sovelluksina.
Mitä voidaan ennustaa?
- sää
Virheet ilmakehän ja muiden kaoottisten järjestelmien tulevaisuuden tilojen laskennassa kertyvät ajan myötä, joten seuraavan päivän sääennuste on paljon parempi kuin kuukaudelle.
Kuitenkin tarkkuuskasvaa vähitellen: nykyaikaiset viiden päivän ennusteet ovat yhtä hyviäkuten 40 vuotta sitten - yksi päivä. Hyödyllinen ennuste voidaan tehdä yhdeksästä kymmeneen päivään. Ja klassisten mallien ennustettavuusraja on Alexander Chernokulskyn mukaan kaksi viikkoa.
Kaikki nämä mallit on rakennettu samalla periaatteella.Sää kuvataan useilla perusyhtälöillä, jotka ratkaistaan askel askeleelta korvaamalla havaintotietoja, eikä yleisessä muodossa, kuten koulussa opetetaan - niitä ei yksinkertaisesti voi ratkaista sillä tavalla.
Jotta ei joutuisi hankalaan asentoon, kuten Lorenz kerran teki, mallia ajetaan 10-20 kertaa, jolloin alkuarvoja hieman muutetaan – lisäten melua eri vaihtoehtojen harkitsemiseksi.
- Magneettiset myrskyt
Tutkijat ympäri maailmaa ovat työskennelleet 70 vuoden ajanselvittää aurinkokoronan epänormaalin kuumenemisen syyt. Tämä prosessi liittyy magneettisiin myrskyihin, joita on edelleen mahdotonta ennustaa tarkasti.
Auringonkoronan - ulkokerroksen lämpötilaатмосферы Солнца — составляет около 1 млн градусов Цельсия, а местами достигает почти 10 млн. Однако нижние слои атмосферы достигают всего лишь 5,5 тыс. градусов.
Tämän seurauksena johtopäätös on: mitä kauempana Auringon keskustasta, sitä kuumempi se on, vaikka sen sisällä on päinvastoin. Mekanismi, jolla tämä koronan lämmitys toimii, on edelleen epäselvä.
Alfvénin lisääntyminen aaltoilee Samaraatutkijat tutkivat magneettisen kaasudynamiikan yhtälöitä. Työn tulosten perusteella tutkijat esittävät yhtälöjärjestelmät, jotka matemaattisesti tarkasti kuvaavat erilaisia aurinkokoron plasman lämmitysparametreja ja malleja.
- Tulivuorenpurkaukset
Tutkijat Stanfordin yliopistossaanalysoi oliviinikiteiden sijaintia, jotka jäivät laavaan Kilauean tulivuoren purkauksen jälkeen. Joten tutkijat pystyivät selvittämään yksityiskohdat maan suolistossa tapahtuvista prosesseista - nämä tiedot auttavat ennustamaan tulevat purkaukset.
Tutkijat selittivät yrittäneensä luodaalgoritmi tulivuorenpurkausten ennustamiseksi. Monet prosessit, jotka saattavat viitata tähän, tapahtuvat kuitenkin syvällä laavaputkissa. Purkauksen jälkeen kaikki maanalaiset merkit, jotka saattavat antaa vihjeitä tutkimusmatkailijoille, tuhoutuvat melkein kaikissa tapauksissa.
Joten tutkijat keskittyivät tutkimaan oliviinikiteitä, jotka muodostuivat Havaijilla yli puoli vuosisataa sitten tapahtuneen massiivisen purkauksen aikana.
Sen jälkeen Stanfordin tutkijatYliopistot löysivät tavan testata magmavirtauksen tietokonemalleja, joiden mukaan heidän mukaansa voisi paljastaa enemmän tietoja aikaisemmista purkauksista ja mahdollisesti auttaa ennustamaan tulevia.
- Tulipalot
Yliopiston palolaboratoriotutkimusBrigham Youngin nimi Yhdysvalloissa antaa tarkemman kuvan siitä, mistä metsäpalot alkavat ja miten ne leviävät. Tutkijat ovat vakuuttuneita siitä, että kaikki uudet tiedot, jotka auttavat hallitsemaan luonnonkatastrofeja, säästävät maan budjetissa miljoonia dollareita.
Tutkimukset ovat osoittaneet, että kemiallinen koostumuspensaat ovat välttämättömiä sille, kuinka nopeasti ne palavat. Tulipalon läheltä löydetty kasvityyppi voi auttaa ennustamaan, kuinka tuli leviää ja kuinka nopeasti se voi levitä muihin kasvilajeihin.
Kokeilun tarkoituksena on parantaatulipalojen ennustemallit. Koska metsäpalvelu ja Yhdysvaltain valtion virastot maksavat miljardeja dollareita vuosittain niiden torjumiseksi, kaikki tutkimukset, jotka voivat auttaa palontorjunnan tehostamisessa, ovat tutkijoiden huomautuksia.
- Ilmastonmuutos
Tutkijat Norjan kauppakorkeakoulusta Oslossaloi ilmastonmuutoksesta matemaattisen mallin, jonka mukaan kaikkien päästöjen lopettamisen jälkeen lämpötilan nousu jatkuu vielä vähintään 100 vuotta.
Tutkijat käyttivät mallissaantietoa ilmastosta vuodesta 1850 nykypäivään. Tämän perusteella he ennustivat, kuinka maapallon lämpötilat muuttuvat ja kuinka paljon merenpinta nousee 2500: lla.
Tämän seurauksena kävi ilmi, että jos päästöjen huippukasvihuonekaasuja esiintyy vuoden 2030 tienoilla, ja vuoteen 2100 mennessä ne putoavat nollaan, sitten vuoteen 2500 mennessä maapallon lämpötilat ovat edelleen kolme astetta korkeammat ja merenpinnat 2,5 metriä korkeammat kuin vuonna 1850. Ja tämä on suotuisin ennuste.
Vaikka biomassa, maaperä ja valtameret absorboivat osan ilmasta tulevasta hiilidioksidista, tämä ei pysäytä ilmaston lämpenemistä millään tavalla. Palaamaton kohta saavutettiin ennen vuotta 2020.
Kuinka voimme parantaa ennusteitamme?
Tulevaisuudessa tietojen laatu paraneespektroradiometrit, tutkat ja lidarit (laserit) uusissa satelliiteissa. Edistyneet avaruusalukset pystyvät jo ohjaamaan laitteita tarvittaessa.
Toinen lupaava suunta on mittaukset tavallisilla älypuhelimilla, jotka on varustettu kaikenlaisilla antureilla ja muulla kulutuselektroniikalla.
On toinenkin ongelma - loitonnallamallin ja datamäärän kasvun myötä laskelmien monimutkaisuus kasvaa valtavasti. Esimerkiksi sääennuste käyttää joitain maailman tehokkaimmista tietokoneista.
Ne ovat kalliita ja niiden suorituskyky on korkeampi.ei kasva samalla nopeudella: piimikroskoopeilla ei ole melkein minnekään parannettavaa. Lisäksi nykyaikaisilla meteorologeilla on miljoonien koodirivien perintö, mikä vaikeuttaa laskelmien optimointia.
Lue lisää
Fyysikot ovat luoneet analogin mustasta aukosta ja vahvistaneet Hawkingin teorian. Minne se johtaa?
Tutkijat ovat löytäneet Odderonin myyttisen hiukkasen
Salaperäisin luonnonilmiö. Mistä pallon salama tulee ja miten se on vaarallista?