Продукционные и нечетко-логические модели прогнозирования тенденций развития регионального рынка сотовой связи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Гимаров, Владимир Владимирович

• Гимаров, Владимир Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Гимаров, Владимир Владимирович

Введение

1. Современные математические методы и инструментальные средства экономико-математического моделирования динамично изменяющихся рынков товаров и услуг

1.1. Содержательная постановка задачи экономико-математического моделирования динамично изменяющихся рынков товаров и услуг

1.2. Анализ и классификация современных методов и инструментов экономико-математического моделирования динамично изменяющихся рынков

1.3. Условия и предпосылки использования экономико-математических моделей и информационных систем для прогнозирования показателей динамично изменяющихся региональных рынков

1.4. Цели и задачи диссертации

2. Организационно-экономический анализ состояния и определение ^ ^ тенденций развития отрасли сотовой связи Российской Федерации в условиях динамично развивающегося рынка '

2.1. Организационно-экономический анализ современного состояния и тенденций развития отрасли сотовой связи Российской Федерации

2.2. Организационно-экономический анализ деятельности предприятий сотовой связи на рынке Смоленской области

2.3. Обоснование предпосылок использования детерминированных продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей прогнозирования тенденций развития спроса и траекторий жизненных циклов товаров и услуг на региональных рынках сотовой связи

2.4. Выводы

3. Продукционные и нечетко-логические экономико-математические модели прогнозирования спроса на региональных рынках сотовой связи на основе классификации траектории жизненных циклов товаров или услуг

3.1. Разработка детерминированной экономико-математической модели региональных рынков сотовой связи на основе продукционных правил

3.1.1. Общая структура детерминированной продукционной экономико-математической модели региональных рынков сотовой связи

3.1.2. Формирование множества продукционных правил для выбора прецедентов изменения спроса на различных региональных рынках сотовой связи

3.2. Разработка нечетко-логической экономико-математической модели региональных рынков сотовой связи

3.2.1. Общая структура нечетко-логической экономико-математической модели региональных рынков сотовой связи модели

3.2.2. Алгоритм определения функций принадлежности для нечетких множеств заключений импликаций

3.2.3. Обоснование процедуры нечеткого логического вывода решений о выборе прецедентов изменения спроса на различных региональных рынках сотовой связи в условиях неопределенности внешней и внутренней социально-экономической среды

3.2.4. Обоснование выбора метода приведения к четкости в нечетко-логических моделях региональных рынков сотовой связи

3.3. Вычислительные эксперименты по анализу эффективности разработанных экономико-математических моделей для прогнозирования развития спроса на товары и услуги на региональных рынках сотовой связи

3.4. Выводы 116 4. Методика проектирования и практическое применение системы поддержки принятия решений по прогнозированию тенденций развития спроса на региональных рынках сотовой связи 118 4.1. Архитектура и режимы функционирования информационной системы поддержки принятия решений по прогнозированию тенденций развития региональных рынков сотовой связи

4.2. Методика проектирования и использования информационной системы поддержки принятия решений по прогнозированию развития спроса

4.3. Практическое использование разработанных экономико-математических моделей и инструментальных средств для информационного поддержки принятия решений по прогнозированию в Смоленском филиале ОАО «Мобильные ТелеСистемы»

4.4. Выводы 142 Заключение 144 Литература 147 Приложение 1. Экономическая информация о деятельности Смоленского филиала ОАО «Мобильные ТелеСистемы» 155 Приложение 2. Вид окон визуального интерфейса системы поддержки принятия решений по прогнозированию тенденций развития региональных рынков сотовой связи «CBOSS-М» 163 Приложение 3. Справка об использовании результатов диссертационной работы в Смоленском филиале ОАО «Мобильные ТелеСистемы»

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Продукционные и нечетко-логические модели прогнозирования тенденций развития регионального рынка сотовой связи»

Важнейшим условием перехода экономики Российской Федерации к устойчивому развитию является рост доли высокотехнологичных, или наукоемких отраслей производства товаров и услуг, к которым относится отрасль информационно-коммуникационных технологий, связи и телекоммуникаций. В последние годы одной из наиболее динамично развивающихся в России отраслей телекоммуникационной сферы является отрасль сотовой связи, доля которой в общем объеме услуг связи увеличилась в 2003-2004 г.г. в два раза, при этом число абонентов сотовой связи на конец второго квартала 2005 года превысило 97,6 млн. человек.

Современный этап развития российского рынка сотовой связи, характеризуется расширением спектра предоставляемых услуг и усилением конкурентной борьбы между ведущими операторами на региональных рынках. В этих условиях прогнозирование жизненных циклов различных видов коммуникативных услуг на региональных рынках становится важнейшей составляющей процесса принятия решений по развитию региональных филиалов, выбору приоритетных направлений инноваций и по совершенствованию ассортимента услуг операторов сотовой связи.

В настоящее время для прогнозирования жизненных циклов товаров и услуг, а также тенденций развития глобальных и локальных рынков используются различные экономико-математические методы и инструментальные средства, входящие в состав программно-математического обеспечения информационных систем поддержки принятия решений (СППР) по управлению предпринимательством. Методы прогнозирования жизненных циклов товаров и социально-экономических показателей развития рынков предложены в трудах отечественных и зарубежных ученых С.А. Айвазяна, Т. Андерсона, В.Н. Афанасьева, Дж. Бокса, Д.Е. Бэстенса, Г. Дженкинса, И.Н. Драгобытского, А.А.Емельянова, И.В. Зайцевского, А.Г.

Ивахненко, А.Н. Колмогорова, М.Кэндэла, Ю.П. Лукашина, B.JT. Макарова, В.П. Мешалкина, B.C. Мхитаряна, B.C. Пугачеав, P.JI. Раяцкаса, А.Ф.Тельнова, Е.М. Четыркина и др.

Один из классов экономико-математических моделей социально-экономических процессов основан на использовании теории классификационного анализа медленно изменяющихся (стационарных) данных и различных траекторий трендов, рассмотренных в трудах М.А. Айзермана, Э.М. Бравермана, Р. Гонсалеса, Ф. Груна, Ю.И. Журавлева, JI.A. Растриги-на, С.А. Редкозубова, Дж. Ту, К. Фуканаги, Я.З. Цыпкина, Р.Х. Эренштей-на и др. В то же время анализ рынков сотовой связи показывает необходимость прогнозирования параметров жизненных циклов и сценариев развития ситуации, отображающих реакцию региональных рынков на инновационные предложения национальных операторов.

Отдельные аспекты применения математических методов динамической классификации траекторий для прогнозирования циклов и тенденций развития различных рынков рассмотрены в работах JT. Ангстенбергер, Н.А.Баумана, М.И. Дли, А.А. Дорофеюка, В.В.Круглова В.П., Мешалкина. В тоже время, специфика развития рынков сотовой связи с существенной неопределенностью информации о реакции потребителей, динамизмом инноваций информационно-коммуникативных технологий, разнообразием сценариев развития ситуации на региональных рынках, определяет необходимость выбора различных критериев принадлежности выбранного варианта развития регионального предприятия услуг связи или выводимой на рынок услуги для определенной группы покупателей, выделенной в результате анализа прецедентов на основе анализа ретроспективной информации о деятельности предприятия и его конкурентов.

В связи этим решаемая в диссертации задача разработки продукционных и нечетко-логических моделей, а также архитектуры и программно-информационного обеспечения информационной системы прогнозирования тенденций развития динамично изменяющихся региональных рынков инновационных товаров и услуг сотовой связи, основанных на представлении экспертной информации в виде продукционных правил и нечетких импликаций для анализа трендов различных участков траекторий жизненного цикла товара или услуги, позволяющих повысить качество принимаемых решений по прогнозированию спроса и управлению региональными филиалами предприятий сотовой связи, является актуальной новой научной задачей, имеющей существенное значение для развития методов экономико-математического моделирования социально-экономических систем в условиях неопределенности.

Основные разделы диссертации выполнялись в соответствии с заданиями ряда комплексных программ социально-экономического развития Смоленской области на 2002-2008 г.г. Тема диссертации соответствует перечню критических технологий, определяемых политикой РФ в области развития науки и технологии на период до 2010 г. - «Компьютерное моделирование» и «Искусственный интеллект».

Цель диссертационного исследования. Разработать экономико-математические модели и информационную систему прогнозирования спроса на товары и услуги на динамично изменяющихся региональных рынках сотовой связи, основанные на представлении экспертной информации в виде продукционных правил и нечетких импликаций с использованием различных меры близости при анализе траекторий жизненных циклов товаров (услуг), позволяющие повысить качество принимаемых решений по прогнозированию спроса и планированию деятельности региональных филиалов предприятий сотовой связи.

Практически применить разработанные экономико-математические модели и информационную систему для выработки научно-обоснованных рекомендаций по прогнозированию тенденций изменения спроса на товары и услуги в Смоленском филиале ОАО «Мобильные ТелеСистемы» для принятия научно-обоснованных решений по повышению экономической эффективности и конкурентоспособности предприятия.

Цель исследования обусловила необходимость постановки и решения следующих основных задач:

1. Анализ современных математических методов и инструментальных средств экономико-математического моделирования динамично изменяющихся рынков товаров и услуг.

2. Организационно-экономический анализ состояния и прогнозирование тенденций развития отрасли сотовой связи Российской Федерации в условиях динамично развивающегося спроса.

3. Обоснование предпосылок использования продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей для прогнозирования объемов продаж, числа пробных и повторных покупок товаров и услуг на динамично изменяющихся региональных рынках сотовой связи.

4. Разработка детерминированных продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей региональных рынков сотовой связи, основанных на представлении экспертной информации в виде продукционных правил и нечетких импликаций с использованием различных мер близости для анализа трендов спроса.

5. Проведение вычислительных экспериментов по анализу эффективности разработанных экономико-математических моделей для прогнозирования тенденций изменения спроса на региональных рынках сотовой связи.

6. Разработка методики проектирования, архитектуры и основных компонентов программно-информационного обеспечения информационной системы поддержки принятия решений (СППР) по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи на региональных рынках.

7. Практическое применение разработанных продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей и инструментальных средств для повышения качества прогнозирования и планирования деятельности Смоленского филиала ОАО «Мобильные ТелеСистемы».

Методы исследования в диссертации.

При выполнении данной работы использовались методы экономической теории, эконометрики, экономико-математического моделирования, теории искусственного интеллекта и нечетких множеств, теории случайных процессов и методы вычислительного эксперимента.

Достоверность научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, определяется корректным применением методов эконометрики и экономико-математического анализа, теории искусственного интеллекта и нечетких множеств, теории случайных процессов и имитационного моделирования.

Обоснованность теоретических разработок подтверждена вычислительными экспериментами на персональных компьютерах, результаты которых позволяют сделать вывод об адекватности разработанных методов и моделей прогнозирования ситуаций на рынке, практическим использованием разработанных научно-обоснованных рекомендаций для планирования деятельности Смоленского филиала ОАО «Мобильные ТелеСистемы».

Научная новизна.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично соискателем:

1. Результаты организационно-экономического анализа состояния и тенденций развития отрасли связи Российской Федерации, показавшие объективную необходимость использования продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей и информационных систем прогнозирования тенденций развития спроса (объемов продаж товаров и услуг, количества первичных и повторных подключений, объем платежей за трафик по различным группам тарифных планов) динамично изменяющихся региональных рынков услуг сотовой связи.

2. Детерминированная продукционная экономико-математическая модель спроса на региональных рынках услуг сотовой связи, основанная на определении меры схожести тенденций изменения траекторий жизненных циклов товаров (услуг) операторов сотовой связи в различных регионах, позволяющая повысить обоснованность принимаемых решений по реализации стратегии выхода на новые рынки.

3. Нечетко-логическая модель спроса на региональных рынках услуг сотовой связи, основанная на представлении экспертной информации в виде нечетких импликаций с использованием мер близости при анализе траекторий жизненных циклов товаров (услуг), позволяющая повысить точность прогнозирования периодов и траекторий изменения спроса на различные виды услуг сотовой связи в условиях неопределенности внешней среды предприятия.

4. Методика проектирования архитектуры и программно-информационного обеспечения информационной системы поддержки принятия решений по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи, позволяющей повысить точность прогнозирования интервалов и траекторий жизненных циклов различных видов товаров (телефонные аппараты и аксессуары) и услуг сотовой связи (мобильная телефонная связь по различным тарифным планам, 1Р-телефония, SMS, MMS, GPRS, WAP- услуги, i-mode) на региональных рынках в условиях динамичного инновационного роста товаров и услуг связи Российской Федерации.

Практическая значимость результатов исследования.

1. Разработанные в диссертации детерминированные продукционные и нечетко-логические экономико-математические модели спроса на региональных рынках услуг сотовой связи могут практически использоваться при создании программно-информационного обеспечения СТТГТР по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи.

2. На основе предложенных экономико-математических моделей региональных рынков услуг сотовой связи с использованием среды визуального программирования Borland Delphi 7.0 разработано программное обеспечение СППР «CBOSS-М» по прогнозированию тенденций развития региональных рынков в условиях динамичного инновационного роста отрасли связи Российской Федерации, которо может применяться либо самостоятельно, либо в составе корпоративных автоматизированных систем управления предприятием для повышения эффективности принятия решений по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи.

Реализация результатов работы.

Разработанная СППР по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи «CBOSS-М» практически используется в Смоленском филиале ОАО «Мобильные ТелеСистемы» для прогнозирования траектории жизненных циклов различных видов товаров и услуг сотовой связи на региональных рынках, что позволяет повысить качество принимаемых решений по стратегическому и оперативному управлению производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Межвузовском семинаре «Актуальные вопросы управления техническими и экономическими системами» (Смоленск, 2001), Международной научной конференции «Математические методы в интеллектуальных информационных системах» (Смоленск, 2002), Всероссийской научной конференции «Современные информационные технологии в медицине и экологии» (Смоленск, 2003), Региональной научно-практической конференции студентов и аспирантов «Информационные технологии, ресурсосбережение, энергетика и экономика» (Смоленск, 2003), Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ростов н/Д, 2003), IX Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Тверь, 2004), а также на научных семинарах в РХТУ им. Д.И. Менделеева и филиале Московского энергетического института в г. Смоленске.

Публикации.

По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, общим объемом 2,7 п.л. Лично соискателю принадлежит 1,8 п.л.

Структура и объем работы.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 100 наименований. Диссертация содержит 164 страницы машинописного текста, 36 рисунков и 11 таблиц, 3 приложения.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Гимаров, Владимир Владимирович

Основные результаты работы и предложения.

1. В результате проведенного организационно-экономического анализа состояния и тенденций развития отрасли связи Российской Федерации определены объективные предпосылки необходимости использования продукционных и нечетко-логических экономико-математических моделей и информационных систем прогнозирования тенденций развития спроса (объемов продаж товаров и услуг, количества первичных и повторных подключений, объем платежей за трафик по различным группам тарифных планов) динамично изменяющихся региональных рынков услуг сотовой связи.

1. Разработаны детерминированные продукционные правила прогнозирования спроса на региональных рынках услуг сотовой связи, основанная на определении меры схожести тенденций изменения траекторий жизненных циклов товаров (услуг) операторов сотовой связи в различных регионах, позволяющая повысить обоснованность принимаемых решений по реализации стратегии выхода на новые региональные рынки.

2. Предложена нечетко-логическая модель прогнозирования спроса на региональных рынках услуг сотовой связи, основанная на представлении экспертной информации в виде нечетких импликаций и использующая нечеткие меры близости при анализе траекторий жизненных циклов товаров (услуг), позволяющая повысить точность прогнозирования периодов и характера траекторий жизненного цикла - изменений спроса на различные виды услуг сотовой связи в условиях неопределенности внешней среды предприятия.

3. Разработаны методика проектирования архитектуры, режимы функционирования и программное обеспечение системы поддержки принятия решений (СППР) по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи, позволяющей повысить точность прогнозирования интервалов и характера изменения траекторий жизненных циклов различных видов товаров (телефонные аппараты и аксессуары) и услуг сотовой связи (мобильная телефонная связь по различным тарифным планам, IP-телефония, SMS, MMS, GPRS, WAP, i-mode) на региональных рынках в условиях динамичного инновационного роста отрасли связи Российской Федерации.

5. Показано, что разработанные в диссертации детерминированные продукционные и нечетко-логические экономико-математические модели прогнозирования спроса на региональных рынках услуг сотовой связи могут практически использоваться при создании программно-математического обеспечения СППР по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи.

6. На основе предложенных экономико-математических моделей прогнозирования спроса на региональных рынках услуг сотовой связи с использованием среды визуального программирования Borland Delphi 7.0 разработано программное обеспечение СППР «CBOSS-М» по прогнозированию тенденций развития региональных рынков в условиях динамичного инновационного роста отрасли связи Российской Федерации, которая может применяться либо самостоятельно, либо в составе корпоративных автоматизированных систем управления предприятием для повышения эффективности принятия решений по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи.

7. Разработанная СППР по прогнозированию и планированию деятельности предприятий сотовой связи «CBOSS-М» практически используется в Смоленском филиале ОАО «Мобильные ТелеСистемы» для прогнозирования жизненных циклов различных видов товаров и услуг сотовой связи на региональном рынке, что позволяет повысить качество принимаемых решений по стратегическому и оперативному планированию производственно-хозяйственной деятельности предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совокупность полученных в диссертации результатов представляет собой решение актуальной научной задачи разработки продукционных и нечетко-логических моделей, а также архитектуры и программно-информационного обеспечения информационной системы прогнозирования тенденций развития динамично изменяющихся региональных рынков инновационных товаров и услуг сотовой связи.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Гимаров, Владимир Владимирович, 2005 год

1. Новый иллюстрированный энциклопедический словарь/ Ред. кол.: В.И Бородулин, АЛ. Горкин, А.А.Гусев, Н.М. Ланда и др. М.: Большая Российская энциклопедия, 2000.

2. Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004.

3. Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Гхосал А. Прикладная кибернетика и ее связь с исследованием операций. М.: Радио и связь, 1982.

5. Ивахненко А. Г., Зайченко Ю. П., Димитров В. Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. радио, 1976.

6. Тихонов В. И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982.

7. Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука, 1991.

8. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998.

9. Л.А. Современные принципы управления сложными объектами. — М.: Сов. радио, 1980.

10. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование. М.: Финансы и статистика, 2001.

11. Хеннан Г. Анализ временных рядов. М.: Наука, 1964.

12. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1 и 2. М.: Мир, 1974.

13. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. М.: Радио и связь, 1987.

14. Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Мир, 1978.

15. Дадаян B.C. Глобальные экономические модели. М.: Наука, 1981.

16. Ефимов А.Н. Предсказание случайных процессов. М.: Знание, 1976.

17. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Физматлит, 2002.

18. D'Esopo. A notation on Forecasting by the Exponential Smoothing Operator // Operation Research. 1964. V.9. №5. P. 686-687.

19. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.

20. Системный анализ в управлении. Учебное пособие / B.C. Анфила-тов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин. М.: Финансы и статистика, 2003.

21. Мыльников В.В. Исследование систем управления. М.: Финансы и статистика, 2003.

22. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996.

23. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, 2001.

24. Бэстенс Д.-Э., ван ден Берг В.-М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997.

25. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника М.: Мир, 1992.

26. Галушкин А.О. О современных направлениях развития нейрокомпьютеров//Нейрокомпьютер. 1997. № 1,2. С.5-22.

27. Priestly М.В. Non-linear and поп stationary time series prediction. London: Academic Press, 1988.

28. Connor J., Atlas L. Recurrent neural networks and time series prediction// Proceeding IJCNN. 1991. V.l. P.301-306.

29. Головко B.A. Нейронные сети: обучение, организация и применение. М.: ИПРЖР, 2000.

30. Дли М.И. Локально-аппроксимационные модели сложных объектов. М.: Физматлит (МАИК «Наука/Интерпериодика»), 1999.

31. Круглов В.В., Борисов В.В., Харитонов Е.В. Нейронные сети: конфигурации, обучение, применение. Смоленск: МЭИ (фил-л в г. Смоленске). 1998.

32. Логовский А.С. Зарубежные нейропакеты: современное состояние и сравнительные характеристики// Нейрокомпьютер. 1998. № 1,2 С. 13-26.

33. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение для принятия приближенных решений. М.: Мир, 1976.

34. Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: Физматлит, 2001.

35. Круглов В.В., Борисов В.В. Гибридные нейронные сети. Смоленск: Русич, 2001.

36. Jang R. ANFIS: Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference. 1993. V.23. №3. P.665-685.

37. Круглов В. В., Абраменкова И. В. Компьютерная поддержка систем нечеткой логики. // Сб. трудов Международной научной конференции «Математические методы в интеллектуальных системах» ММИИС-2002. Смоленск, 2002. С.6-7.

38. Ротштейн А.П., Познер М., Ракитянская А.Б. Нейро-нечеткая модель прогнозирования результатов спортивных игр. // Труды 8-й Всероссийской конф. «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2002. М.:2002. С.251-263.

39. Ротштейн А. П., Познер М., Ракитянская А. Б. Нейронечеткая модель прогнозирования динамики заболеваний. // Труды 8-й Всероссийской конф. «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2002. М.: 2002. С. 664-667.

40. Боровиков В. STATISTICA: искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов. СПб.: Питер, 2001.

41. Дьяконов В.П., Круглов В.В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. СПб.: Питер, 2001.

42. Кендэл М. Временные ряды. М.: Финансы и статистика, 1981.

43. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. / B.C. Королюк, Н.И. Портенко, А.В. Скороход, А.Ф. Турбин. М.: Наука, 1985.

44. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Высш. школа, 1999.

45. Драймз Ф. Распределенные лаги. Проблема выбора и оценивания модели. М.: Финансы и статистика, 1982.

46. Эйкхофф П. Основы идентификации систем управления. Оценивание параметров и состояния. М.: Мир, 1975.

47. Ивахненко А. Г. Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Техника, 1969.

48. Ивахненко А. Г., Лапа В. Г. Предсказание случайных процессов. Киев: Наукова думка, 1971.

49. Holt С. С. Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. / Carnegie Inst. Tech. Res. 1957. Men. №52.

50. Winters P. R. Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. // Mgmt.Sci. 1960.№6. P. 324-332.

51. Harrison P.J. Shot-merm sales forecasting. // Applied Statistics. 1965.№14. P.102-112.

52. Планирование эксперимента в исследовании технологических процессов. / К. Хартман, Э. Лецкий, В. Шефер и др. М.: Мир, 1977.

53. Редкозубое С. А. Статистические методы прогнозирования в АСУ. М.: Энергоиздат, 1981.

54. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1974.

55. Статистический сборник «Россия в цифрах». М.: Статистика, 2004 г. - 768 с.

56. Статистический сборник «Россия в цифрах».- М.: Статистика, 2001г.

57. Статистический сборник «Россия в цифрах».- М.: Статистика, 2002г.

58. Статистический сборник «Россия в цифрах».- М.: Статистика, 2003г.

59. Ершов О.В. Сотовая связь в зеркале услуг. http://www.sotovik.ru/

60. Информационный бюллетень J'son & Partners. Сотовая связь в России. Июнь 2005. http://www.json.ru/

61. Кузнецова О. Мобильная провинция. Центр смещается в регионы. -http://www.connect.ru/

62. Корнеев С. О системной интеграции с области сотовой связи. -http://www.cnews.ru/

63. Российские тяжеловесы: абонентская база. Аналитический обзор. -http://www.sotovik.ru/

64. Акворов Б. Производители телекоммуникационного оборудования симпатичны инвесторам. http://www.cnews.ru/

65. Солонин В. Мировые поставщики в России. http://www.cnews.ru/

66. Солонин В. Российские производители оборудования связи. — http://www.cnews.ru/68. http://sotinfo.agava.ru/tariffs2.html/

67. Тенденции и ориентиры. http://www.cnews.ru/

68. Солонин В. Доходы операторов. http://www.cnews.ru/

69. Солонин В. Рынок неголосовых услуг мобильной связи в России. -http://www.cnews.ru/

70. Солонин В. 3G пока не в почете. http://www.cnews.ru/

71. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики М.: Наука, 1970.

72. Беллман Р. Введение в теорию матриц. М.: Наука, 1976.

73. Крылов В.И., Бобков В.В., Монастырный П.И. Вычислительные методы. Том I. М.: Наука, 1976.

74. Стренг Г. Линейная алгебра и ее применения. М.: Мир, 1980.

75. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. М.: Мир, 1978.

76. Schreiber Т., Schmitz A. Classification of Time Series with Nonlinear Similarity Measures // Physical Review Letters. 1475-1478.

77. Бронштейн И.Н., Семендяев K.A. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. М.: Наука, 1981.

78. Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления. М.: Машиностроение, 1986.

79. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: COJIOH-P, 2002.

80. Уэлстид С.Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии. М.: Издательство Триумф, 2003.

81. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002.

82. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuz-zyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

83. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986.

84. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС, 1995.87. http://www.devbusiness.ru/

85. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000.89. http://www.olap.ru

86. Девяткин В.В. Системы искусственного интеллекта. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001.

87. Чаудхури С., Умешвар Д, Гаити В. Технология баз данных в системах поддержки принятия решений // Открытые системы. 2002.-№1.

88. Рожнов А.В., Энеев О.О. Основы формирования новых методов интеллектуальной обработки данных информационно-управляющих систем // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2003. — № 2.

89. Голованов В.О., Майков Г.П. Современные технологии автоматизации процессов принятия решений // Приборы и системы управления. 1998.-№6.-с. 74-78.

90. Гимаров В.В. Адаптивные системы нечеткого вывода // Девятая Национальная конференция по искусственному интеллекту с межд. участием: Тр. конф. в 3-х т. T.l. -М.: Физматлит, 2004, с. 89-92.

91. Гимаров В.В. Гибридные методы прогнозирования сложных процессов в динамических многорежимных системах // Конкурс молодых ученых Смоленской области: Мат. обл. конф. ,Смоленск: изд-во «Универсум», 2004, с. 34-47.

92. Гимаров В.В. Математическое описание предпосылок перехода промышленного предприятия к устойчивому развитию // Мат. докл. научно-практ. конф. студ. и асп. «Информационные технологии, ресурсосбережение, энергетика и экономика», Смоленск, 2003, с. 1820.

93. Гимаров В.А., Дли М.И., Гимаров В.В. Применение адаптивных систем нечеткого логического вывода при решении экономических задач // Современные информационные технологии в медицине и экологии: Сб. тр. межд. конф. М.: Физматлит, 2003, с. 30-34.

94. Дли М.И., Гимаров В.А., Гимаров В.В. Задача распознавания динамически изменяющихся образов: формулировка задачи и перспективы решения // Программные продукты и системы , 2001, №3, с. 2931.

95. Гимаров В.В. Нейросетевые методы распознавания динамически изменяющихся образов // Актуальные вопросы управления техническими и экономическими системами: Сб. тр. межвуз. сем., Смоленск: Воен. ун-т ОВПВО МО РФ2001, С.3-10.