Drukerovskij vestnik 2016; 2:
http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2016-3-189-201
TIME SERIES FORECASTING OF CROP YIELDS BY THE METHOD OF CELLULAR AUTOMATA
Temirov Astemir A. - specialist 2 categories on the consolidated
statements of Joint-Stock Company Nizhny Novgorod Engineering Company
―Atomenergoproekt‖ (JSC NIAEP), Nizhny Novgorod, Russia.
3, Svobody sq., Nizhny Novgorod, 603006, Russia
Тел.: 8 (495) 633-50-50; e-mail: temirov_aa@aep.ru
Abstract
This article is devoted to crops' yields time series forecasting by cellular automata.
The article considers the linear cellular automata with three states. Each cell can be in one of
three states, and each state at the same time has its own color. Cellular automaton model is
considered as a bipartite directed graph. Predictive models are available in three forms:
linguistic fuzzy set, numerical fuzzy set and in the form of a clear number after applying
operations of defuzzification.
Keywords: forecasting, cellular automaton with memory, graph, fuzzy set, chaos theory, genetic algorithm, term set, linguistic forecast.
Full text: [in elibrary.ru]
References
1. Fedorova Y.V., Rogachev A.F. Adaptation and application of dynamic fuzzy
models for forecasting of complex technical systems // В сборнике: Фундаментальная
наука и технологии - перспективные разработки Материалы IV международной научно-
практической конференции. 2014. – С. 144.
2. Аристов А.О. Теория квазиклеточных сетей: научная монография – М:
МИСиС, 2014. – 188 с.
3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию
приближенных решений. - М.: Мир, 1976. – 168 с.
4. Малинецкий Г.Г., Математические основы синергетики: Хаос, структуры,
вычислительный эксперимент. 5-е издание. М: Издательство ЛКИ/URSS, 2007.
5. Нейман Дж. Теория самопроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1971. – 375 с.
6. Оре О. Графы и их применение. – М.: Мир, 1965. – 173 с.
7. Перепелица В.А., Тебуева Ф.Б., Темирова Л.Г. Структурирование данных
методами нелинейной динамики для двухуровневого моделирования. – Ставрополь:
Ставропольское книжное издательство, 2006. – 284 с.
8. Петерс Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд
на циклы, цены и изменчивость рынка. М.: Мир, 2000. – 333 с.
9. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с
природой. М.: Эдиториал УРСС, 2000.
10. Рогачев А.Ф. Экономико-математическое моделирование урожайности
зерновых в Нижнем Поволжье / А.Ф. Рогачев, Н.В. Тюрякова, Н.И. Ковзалов // АПК:
Экономика, управление. 2008. № 4.
11. Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов: Пер. с англ. - М.:
Мир, 1991. – 280 с.
12. Федер Е. Фракталы. – М.: Мир, 1991. – 260 с.
13. Шалыто А., Туккель Н. От тьюрингова программирования к автоматному //
Мир ПК. – 2002. – № 2.
14. Ширяев В.И. Финансовые рынки: Нейронные сети, хаос и нелинейная
динамка: Учебное пособие. Изд.2-е, испр. и доп.- М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ»,
2009. – 232 с.
15. Шубнов М.Г. Информационные технологии нейросетевого моделирования
урожайности в условиях рискованного земледелия / М.Г. Шубнов, А.Ф. Рогачев //
Вестник университета (ГУУ). – М.: ГУУ, 2013. – №21. – С. 193-198.