Исследованы адаптивные методы прогнозирования состояний рабочих систем, процессы в которых описываются динамическими рядами. Состояние системы определяется конечноразностными уравнениями, подобными дифференциальным уравнениям Лагранжа первого рода. Спецификацию прогнозирующей модели состояний выполнено на моделях типа ARMA и ARMAX. На основе стохастического вектора состояний разработана обобщенная векторно-матричная модель и предложен рекуррентный метод прогнозирования калмановского типа. Предложенный метод прогнозирования состояний внедрено в системы поддержки принятия решений для оперативного управления производственными процессами.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"