В дисертаційній роботі розв’язано важливу наукову задачу формалізації кількісних критеріїв оцінки якості структури інтервальних моделей і на їх основі розробки методів та алгоритмів структурної ідентифікації, які забезпечують адекватність вказаних моделей при низькій обчислювальній складності їх синтезу. Розроблені методи структурної ідентифікації дають можливість моделювати характеристики статичних систем та основні фактори впливу на них за умов, коли експериментальні дані представлені в інтервальному вигляді. Основні наукові результати та висновки дисертаційних досліджень: 1. Проведено аналіз відомих методів структурної ідентифікації моделей “вхід-вихід” при стохастичному підході, визначено умови, за яких вказані методи є непридатними для застосування. Проаналізовано методи структурної ідентифікації інтервальних моделей. Показано відсутність систематизованого підходу до формалізації кількісних критеріїв оцінки якості структури інтервальних моделей та неврахування при проведенні структурної ідентифікації повноти відображення взаємозв’язків між характеристиками модельованої системи та факторами впливу на них. 2. На основі аналізу властивостей характеристик інтервальних моделей систематизовано існуючі кількісні критерії оцінки якості їх структури, а також формалізовано критерій повноти моделі для випадків активного та пасивного експериментів, що дало можливість кількісно відобразити ступінь урахування реальних зовнішніх впливів на систему у властивостях побудованої моделі. 3. Формалізовано задачу багатокритеріального синтезу структури моделей „вхід-вихід” статичних систем на основі інтервальних даних для більш повного урахування специфіки досліджуваного об’єкту та відображення його властивостей у моделях, що дало можливість співставити вимоги до точності, адекватності та складності цих моделей. 4. Створено новий метод структурної ідентифікації інтервальних моделей статичних систем для випадку активного експерименту, який базується на додатковому урахування аргументів у моделі на основі критерію повноти, що забезпечує більш повне відображення реальних впливів на систему у властивостях побудованої моделі. 5. Для зниження обчислювальної складності алгоритмів структурної ідентифікації побудовано метод ранжування вхідних змінних та структурних елементів інтервальних моделей за ступенем їх впливу на вихідні характеристики системи, який дає можливість сформувати множину найбільш важливих структурних елементів. 6. Розроблено метод та алгоритм структурної ідентифікації за умов відомих інтервальних даних, що ґрунтується на ранжуванні вхідних змінних та послідовному зважуванні моделей-претендентів за критеріями повноти, точності, адекватності та складності. На основі методу побудовано модель індикаторів економічного розвитку, яка відрізняється вищою точністю та меншою складністю ніж моделі, побудовані на основі методу найменших квадратів та регресійного аналізу даних. 7. На основі ранжування структурних елементів створено новий метод та генетичний алгоритм структурної ідентифікації інтервальних моделей, який відзначаються множинністю критеріїв селекції та зниженням обчислювальної складності по відношенню до комбінаторних методів селекції не менш як в півтора рази. 8. Розроблено комплекс програмного забезпечення для ідентифікації інтервальних моделей статичних систем із використанням запропонованих методів та алгоритмів структурної ідентифікації, а також проведено його апробацію як в навчальному процесі, так і для розв’язування задач структурної та параметричної ідентифікації інтервальних моделей фонових рівнів концентрації окислів азоту внаслідок інтенсивності транспортних потоків в заданих ділянках м. Тернополя. Створені інтервальні моделі фонових рівнів викидів окислів азоту дають можливість більш повно відобразити реальні фактори впливу на забруднення довкілля в
м. Тернополі, виявити області постійного перевищення допустимих рівнів забруднення. | 