Модели и алгоритмы информационной системы управление энергосбережением

Подсистема интеллектуального анализа данных. ИАД обычно определяют, как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными. В ИАД различают три аспекта (направлений анализа данных): выявление закономерностей (свободный поиск – Discovery), прогностическое моделирование (Prospective Modeling) и анализ исключений (Forensic Analysis).
В свою очередь, свободный поиск осуществляет выявление закономерностей условной логики (Conditional Logic), выявление закономерностей ассоциативной логики (Associations and Affinities), выявление трендов и колебаний (Trends and Variations). Прогнос­тическое моделирование предназначено для предсказания неиз­вестных значений (Outcome Prediction), прогнозирования развития процессов (Forecasting) и анализ исключений предназначен для выявления и толкования аномалий в найденных закономерностях (Deviation Detection).
При анализе данных алгоритмы ИАД позволяют выделить пять основных типов закономерностей: ассоциация, последова­тельность, классификация, кластеризация и прогнозирование. На данном этапе развития технологии ИАД используют такие попу­лярные алгоритмические направления как: статистические пакеты, нейронные сети, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, деревья решений (decision trees), генетические алгоритмы и др.
Поэтому, использование методов интеллектуального анализа данных порождает проблему субъективного выбора метода и требует, как это ни странно, субъективного критического осмысле­ния результатов анализа [8.12].
Необходимо отметить, что проблема адекватности модели и выбора метода стояла всегда. Но после появления парадигмы ИАД и придания анализу данных прекрасного, удобного и выразитель­ного интерфейса, специалист, принимающий решение, оказался один на один с вычислительной машиной. Эта проблема оказалась для него скрытой, и он перестал чувствовать необходимость выбора метода и понимания его положительных и отрицательных свойств, а также влияние характеристик метода. Дело в том, что различные методы ИАД, примененные к одним и тем же данным, могут дать различные результаты [71, 72, 73, 74].