Аннотация:
Рассмотрены особенности построения стохастического алгоритма моделирования для задач долгосрочного прогнозирования. Идентифицированы его элементы, негативно влияющие на предсказуемость процесса моделирования и увеличивающие вычислительные затраты. Предложены способы снижения вычислительных затрат алгоритма, основанные на выполнении преобразований с наиболее значимыми элементами матрицы ожидаемых переходов и позволяющие обеспечить априори заданный уровень точности. Приведен пример апробации алгоритма с использованием предложенных способов, демонстрирующий возможности многократного снижения вычислительных затрат при долгосрочном прогнозировании.