FORECASTING OF THE DISTRIBUTED CYBER-PHYSICAL SYSTEMS STATE (Ukr)

Важливою складовою розв’язання проблеми децентралізованої координації керування розподіленими кібер-фізичними системами (РКФС) є отримання первинної інформації, яка необхідна для пошуку оптимального керування. Таку інформацію можна розділити на умовно постійну – параметри об’єкта керування, і змінну стан Визначення параметрів здійснюється шляхом задачі ідентифікації. Інерційність і, відповідно, можливість зміни стану його елементів протягом циклу обумовлює необхідність прогнозування процесів в РКФС. В більшості робіт з розглядаються методи, яких так чи інакше використовуються експертні оцінки висновки. Це стосується переважно соціально-економічних процесів, прогнозів у медицині, освіті тощо. цій роботі прогнози кібер-фізичних систем, хоча тут значно більшу роль відіграють моделі фізичних формальні методи прогнозування, проте певних етапах також оцінки, зокрема щодо діапазонів можливої параметрів, переліку впливових факторів удосконалено метод розподілених систем неперервними об'єктами основі просторово-часового спектрального підходу до РКФС та  дискретними станами об’єктів, проведене дослідження характеристик Розглянута реалізації методу використанням машинного навчання та імітаційного моделювання. Визначена доцільність глибини із збільшенням (інтервалу) прогнозу невизначеність результатів зростає. той же час здійснення витрачається обчислювальні ресурси. Поступово настає ситуація, коли позитивний ефект від стає меншим за витрати здійснення, що визначає доцільну максимальну глибину прогнозування.