Дослідження динаміки видобутку вугілля в Україні з використанням методів нечіткого моделювання

Abstract

У статтi дослiджено динамiку видобутку вугiлля в Українi, розглянуто рiзнi пiдходи до моделювання життєвого циклу процесу експлуатацiї вуглеводневих покладiв. Шляхом використання елементiв математичного моделювання, авторами розв’язано задачу апроксимацiї за допомогою моделi Хольта та методiв експоненцiйного вирiвнювання й множинної лiнiйної регресiї. Авторами проаналiзовано кожен з цих методiв з точки зору ефективностi його застосування до розв’язання задач розвитку паливно- енергетичного комплексу України. Використання адаптивних моделей у прикладних дослiдженнях дає можливiсть працювати зi складними та нестабiльними даними. У роботi застосовано методи не- чiткого моделювання для прогнозування обсягiв видобутку вугiлля. Це дозволяє моделювати залежнiсть даного процесу вiд змiнних умов i параметрiв вугiльного ринку, що сприяє пiдвищенню точностi прогнозування. Запропоноване авторами моделювання дозволяє вiдобразити прогноз у виглядi трикутного нечiткого числа, а саме вказати можливi очiкуванi значення.

The article examines the dynamics of coal extraction in Ukraine and discusses various approaches to modeling the life cycle of hydrocarbon deposit exploitation processes. By utilizing elements of mathematical modeling, the authors have solved the approximation problem using the Holt model and exponential smoothing methods, as well as multiple linear regression. The authors have analyzed each of these methods in terms of their effectiveness in addressing the challenges of Ukraine’s fuel and energy complex development.The use of adaptive models in applied research allows for working with complex and unstable data. In the study, fuzzy modeling methods are applied to forecast coal extraction volumes. This enables modeling the dependence of this process on variable conditions and parameters of the coal market, which contributes to increased forecasting accuracy. The modeling proposed by the authors allows representing the forecast in the form of a triangular fuzzy number, specifically indicating possible expected values