Аннотация:
Каждая модель прогнозирования неблагоприятных агрометеоусловий на основе анализа одномерных временных рядов эффективна для определенного круга исходной информации. Кроме того, значения исходных наблюдений могут существенно различаться для каждого случая, потому повсеместное применение одного метода для анализа произвольной информации может привести к существенным неточностям. Таким образом, возникает проблема выбора метода прогнозирования для исходного набора агрометеорологических данных. В связи с этим предложен универсальный адаптивный вероятностно-статистический подход к прогнозированию неблагоприятных агрометеоусловий, позволяющий решить проблему выбора модели. Представлены результаты первого этапа научно-исследовательской работы: приведен краткий обзор современного состояния исследований в этом направлении, разработаны теоретические основы прогнозирования неблагоприятных агрометеоусловий по возможному наступлению засухи и заморозков, включая задачу формирования исходной информации, характеристику базовых моделей прогнозирования, а также непосредственно описание предлагаемого подхода относительно общей структуры интеллектуальной системы, на основе которой может быть разработан и автоматизирован соответствующий алгоритм.