Шта је предвиђање?
Предвиђање је развој прогнозе; у ужем смислу – посебан
Потреба за прогнозом је услед жеље за сазнањембудући догађаји, што је поуздано, у принципу је немогуће на основу статистичких (грешке тренутних процена), пробабилистичких (мултиваријантност последица), емпиријских (методолошке грешке модела), филозофских (ограничена тренутна сазнања) принципа.
Тачност сваке прогнозе је због:
- обим „истинитих“ (верификованих са познатом грешком) почетних података и период њиховог прикупљања;
- обим непроверених изворних података и период њиховог прикупљања;
- својства објекта предвиђања и систем његове интеракције са субјектом предвиђања;
- методе и модели предвиђања.
Са повећањем скупа фактора који утичу на тачност прогнозе, он се практично замењује рутинским прорачунима са одређеном грешком у стабилном стању.
Прогнозе су подељене (условно):
- по терминима: краткорочни, средњорочни, дугорочни, дугорочни;
- по размери: приватни, локални, регионални, секторски, земља, свет (глобални);
- по одговорности (ауторство): лично, на нивоу предузећа (организације), на нивоу државних органа.
Главне методе предвиђања укључују:
- статистичке методе;
- стручна просудба (на пример, Делпхи метода);
- методе моделирања, укључујући симулацију;
- интуитивно (односно направљено без употребе техничких средстава, импровизовано, „у уму“ од стране стручњака који има искуства у претходно коришћеним научним методама у овој врсти прогноза).
Методе статистичког предвиђања
Методе статистичког предвиђања – научне иакадемска дисциплина чији главни циљеви обухватају развој, проучавање и примену савремених математичких и статистичких метода предвиђања заснованих на објективним подацима.
Развој теорије и праксевероватнонско-статистичко моделовање метода експертског предвиђања; методе предвиђања у условима ризика и комбиноване методе предвиђања коришћењем заједнички економско-математичких и економетријских (како математичко-статистичких тако и експертских) модела.
Научна основа метода статистичког предвиђања је примењена статистика и теорија одлучивања.
Најједноставнији методи за реконструкцију зависности који се користе за предвиђање заснивају се на датој временској серији, тј. функцији дефинисаној у коначном броју тачака на временској оси.
Процена тачности прогнозе (посебно сакоришћењем интервала поверења) је неопходан део поступка предвиђања. Обично се користе вероватно-статистички модели опоравка зависности, на пример, они граде најбољу прогнозу користећи метод максималне вероватноће.
Параметарски (обично заснован намодели нормалних грешака) и непараметријске процене тачности прогнозе и ограничења поузданости за њу (на основу Централне граничне теореме теорије вероватноће). Користе се и хеуристичке технике које се не заснивају на пробабилистичко-статистичкој теорији, на пример, метода покретног просека.
Мултиваријантна регресија, укључујући употребу непараметарских процена густине дистрибуције, тренутно је главни алат за статистичко предвиђање.
Нереална претпоставка нормалностиНије потребно користити грешке мерења и одступања од линије регресије (површине); међутим, да би се напустила претпоставка нормалности, неопходно је ослонити се на другачији математички апарат, заснован на вишедимензионалној централној граничној теореми теорије вероватноће, технологије линеаризације и наслеђивања конвергенције.
Прогнозе апликација
За предвиђање користећи временску серију, обично јекористе компјутерске програме. Ово вам омогућава да аутоматизујете већину операција приликом прављења прогнозе, а такође вам омогућава да избегнете грешке повезане са уносом података и изградњом модела.
Такве апликације могу бити и локалне (закоришћење на једном рачунару) и Интернет апликације (доступне као веб локација, на пример). Програме попут Р, СПСС, Статистица, Форецаст Про, Форецаст Екперт треба разликовати као локалне апликације.
Шта се може предвидети?
- Веатхер
Временом се гомилају грешке у прорачунима будућих стања атмосфере и других хаотичних система, па је временска прогноза за дан унапред много боља него за месец дана.
Међутим, тачнострасте постепено: савремене петодневне прогнозе су једнако добрекао и пре 40 година - једнодневни. Корисна прогноза може се направити за девет до десет дана. А граница предвидљивости за класичне моделе, према Александру Чернокулском, је две недеље.
Сви ови модели су изграђени на истом принципу.Време је описано са неколико основних једначина, које се решавају корак по корак заменом података посматрања, а не у општем облику, како се учи у школи – једноставно се тако не могу решити.
Да не би доспели у незгодну позицију, као што је Лоренц некада урадио, модел се покреће 10-20 пута, мало мењајући почетне вредности – додајући буку да би се размотриле различите опције.&нбсп;
- Магнетне олује
Научници широм света раде већ 70 година да бикако би сазнали разлоге за абнормално загревање соларне короне. Овај процес је повезан са магнетним олујама, које је још увек немогуће прецизно предвидети.
Температура соларне короне - спољни слојатмосфера Сунца - је око 1 милион степени Целзијуса, а на неким местима достиже скоро 10 милиона. Међутим, нижа атмосфера достиже само 5,5 хиљада степени.
Као резултат тога, закључак је: што је даље од центра Сунца, то је топлије, иако је унутар њега супротно. Механизам којим ово загревање короне функционише још увек је нејасан.
Ширење Алфвенских таласа Самаранаучници истражују користећи једначине магнетске динамике гасова. На основу резултата рада, научници ће представити системе једначина који математички тачно описују различите параметре и моделе загревања соларне короналне плазме.
- Вулканске ерупције
Истраживачи са Универзитета Станфорданализирао локацију кристала оливина који су се смрзли у лави након ерупције вулкана Килауеа. Тако су научници успели да сазнају детаље процеса који се одвијају у утроби земље - ове информације ће помоћи у предвиђању будућих ерупција.
Научници су објаснили да су покушали да створеалгоритам за предвиђање ерупција вулкана. Међутим, многи процеси који би могли сугерисати да се одвијају дубоко под земљом у цевима од лаве. Након ерупције, сви подземни маркери који могу дати трагове истраживачима уништавају се у готово свим случајевима.
Стога су се истраживачи фокусирали на проучавање кристала оливина који су настали током велике ерупције на Хавајима пре више од пола века.
Након тога, истраживачи СтанфордаУниверзитети су пронашли начин да тестирају рачунарске моделе тока магме, за које су рекли да могу открити више података о прошлим ерупцијама и вероватно помоћи у предвиђању будућих.
- Ватре
Универзитетска лабораторијска истраживањаИме Бригхам Иоунг у Сједињеним Државама пружа тачнију слику о томе одакле почињу пожари и како се шире. Научници су уверени да ће било који нови подаци који ће помоћи у контроли природних катастрофа уштедети буџет земље милионима долара.
Студије су показале да хемијски саставжбуње је неопходно за брзину сагоревања. Врста биљке пронађена у близини пожара може помоћи у предвиђању како ће се ватра ширити и колико брзо се може проширити на друге биљне врсте.
Експеримент има за циљ побољшањемодели предвиђања пожара. С обзиром на то да америчку шумарску службу и владине агенције годишње коштају милијарде долара, свако истраживање које може помоћи да гашење пожара буде ефикасније је од суштинског је значаја, приметили су истраживачи.
- Климатске промене
Истраживачи из Норвешке пословне школе у Ослустворио математички модел климатских промена према којем ће се, након престанка свих емисија, пораст температуре наставити још најмање 100 година.
Истраживачи су користили у свом моделуинформације о клими од 1850. до данас. На основу овога, предвидели су како ће се глобалне температуре променити и колико ће се ниво мора подићи пре 2500.
Као резултат тога, испоставило се да ако је врхунац емисијагасови стаклене баште ће се појавити око 2030. године, а до 2100. ће пасти на нулу, затим ће до 2500. глобалне температуре и даље бити три степена више, а ниво мора за 2,5 м виши него 1850. године. А ово је најповољнија прогноза.
Иако ће део угљендиоксида из ваздуха апсорбовати биомаса, земљиште и океани, то ни на који начин неће зауставити глобално загревање. Тачка без повратка прошла је пре 2020.
Како можемо побољшати своја предвиђања?
У будућности ће се квалитет података побољшати захваљујућиспектрорадиометри, радари и лидари (ласери) на новим сателитима. Напредне летелице су већ способне да усмеравају опрему ако је потребно.
Још један обећавајући правац су мерења помоћу обичних паметних телефона опремљених свим врстама сензора и друге потрошачке електронике.
Постоји још један проблем - са зумирањеммодела и раста обима података, сложеност прорачуна се енормно повећава. На пример, временска прогноза користи неке од најмоћнијих рачунара на свету.
Скупе су и њихове перформансе су веће.не повећава се истом брзином: силицијум микровезја готово да немају где да се побољшају. Поред тога, модерни метеоролози имају наследство милиона линија кода, што отежава оптимизацију прорачуна.
Опширније
Физичари су створили аналог црне рупе и потврдили Хокингову теорију. Куда води?
Научници су открили митску честицу Оддерон
Најмистериознији природни феномен. Одакле лоптаста муња и како је опасна?
&нбсп;