Иваньо Ярослав Михайлович, Петрова Софья Андреевна, Цыренжапова Валентина Вячеславовна

Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского

В работе приведены результаты применения моделей роста с насыщением для решения прогностических задач и оптимизации производства аграрной продукции на основе моделей
параметрического программирования. Решались задачи построения асимптотических и логистических моделей для среднесрочного прогнозирования показателей аграрного производства; сравнения результатов моделирования по асимптотическим и логистическим моделям; построения и применения моделей параметрического программирования с использованием моделей роста с насыщением для оптимизации производства аграрной продукции. При этом использованы методы математического моделирования, прогнозирования, теории вероятностей и математической статистики и параметрического программирования. В результате предложены многоуровневые асимптотические и логистические модели для прогнозирования производственно-экономических показателей сельскохозяйственного производства на примере урожайности зерновых культур. Верхний уровень (тренд пиков) характеризует благоприятные условия деятельности сельскохозяйственного товаропроизводителя, а нижний (тренд ложбин) описывает неблагоприятные ситуации получения продукции. Показано, что модели роста с насыщением имеют преимущество относительно линейных и нелинейных трендовых моделей, не ограниченных верхней оценкой, по точности и значимости. Кроме того, такие модели в меньшей степени ограничены заблаговременностью, зависимой от количества данных. При сравнении асимптотической и логистической моделей выделены их преимущества и недостатки. Разработанные математические модели реализованы на реальных объектах. Предложена многоуровневая модель параметрического программирования с использованием логистической функции для оптимизации производства аграрной продукции. Приведены прогнозы урожайности сельскохозяйственных культур и оптимальные планы производства продукции до 2024 года для разных ситуаций – благоприятная, усредненная и неблагоприятная. Предложенный алгоритм получения оптимальных решений направлен на улучшение управления производством аграрной продукции.

асимптотическая модель, логистическая модель, параметрическое программирование, прогнозирование, аграрное производство