СПОСОБ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НЕСТАЦИОНАРНОГО ПРОЦЕССА

1. Способ прогнозирования нестационарных процессов (НП), включающий преобразование аналогового сигнала в дискретную последовательность значений НП, отличающийся тем, что для заданного срока прогноза, из истории значений НП получают оптимальную выборку его значений, предшествующих моменту времени начала прогнозирования, и осуществляют прогнозирование кривой значений НП на заданный срок путем иттерационного поиска по заданным критериям базовой кривой и ее огибающих ветвей, получения глобального тренда, несущего базовую кривую и проходящего в пределах ее огибающих ветвей, получения прогнозной компоненты базовой кривой и прогнозных кривых глобального тренда, получения базовой прогнозной кривой посредством синтезирования прогнозных кривых глобального тренда и прогнозной компоненты базовой кривой, получения остатка оптимальной выборки посредством центрирования оптимальной выборки значений НП значениями базовой кривой, получения кривой прогнозного дополнения центрированного остатка оптимальной выборки посредством последовательного сужения областей определения оптимальных кривых, получения текущих прогнозных частот и их взаимного синтезирования до момента исчерпания центрированного остатка значений НП, синтезирования в прогнозной области определения базовой прогнозной кривой с кривой прогнозного дополнения центрированного остатка значений НП и получения прогнозной кривой значений НП на заданный срок.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что на основе анализа истории значений НП определяют интервалы времен пропуска его значений и соответствующие этим интервалам задаваемые сроки прогноза, последовательно для каждого из интервалов по задаваемому сроку прогноза из истории значений НП осуществляют оптимальную выборку значений НП, предшествующих началу соответствующего интервала и получают прогнозные кривые значений НП на задаваемые сроки прогноза, осуществляют доворот прогнозных кривых, заполняют полученными значениями прогнозных кривых соответствующие интервалы пропуска значений НП и получают отреставрированную историю значений НП.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что на основе анализа отреставрированной истории значений НП производят фильтрацию его значений путем осуществления последовательных выборок из упомянутой истории значений НП, в каждой из которых выделяют линейную компоненту и центрируют по этой линейной компоненте упомянутую выборку, в полученной центрированной выборке выделяют нелинейную компоненту и центрируют по этой нелинейной компоненте упомянутую центрированную выборку, получают фильтрационную часть ее значений и производят матричное распределение этой части значений, после чего устанавливают интервалы ковариации значений упомянутого распределения, затем в соответствии с полученными значениями интервалов ковариации выделяют регулярную компоненту и путем синтеза значений выделенных линейной и нелинейной, а также регулярной компонент, восстанавливают действительные значения НП и получают аддитивную шумовую составляющую значений НП.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что по начальной оценке определяют максимально возможный срок прогноза и в соответствии с действительными значениями НП, полученными в результате фильтрации отреставрированной истории НП, для максимально возможного срока осуществляют оптимальную выборку отфильтрованных значений, осуществляют прогнозирование кривой значений НП на максимально возможный срок прогноза и получают значения прогнозной кривой НП, путем композиции значений прогнозной кривой со значениями аддитивной шумовой составляющей НП получают результирующую прогнозную кривую значений НП.