Реферат. В статье исследуются статистические данные по развитию средней массы и средней сахаристости корня сахарной свеклы. Успешное решение задачи прогнозирования этих сырьевых показателей имеет важное значение для решения задач управления сахаропроизводящим комплексом. В работе с помощью расчета автокорреляционной функции показано, что преобладает трендовая компонента развития сырьевых характеристик. Для построения прогноза предлагается использовать модели авторегрессии первого и второго порядка. Показано, что, несмотря на малый объем экспериментальных данных, которые предоставляют сырьевые лаборатории сахаропроизводящих предприятий, применение авторегрессии является оправданным. Предлагаемые модели позволяют корректно осуществить описание динамики изменения сырьевых показателей с течением времени, что подтверждается приведенными расчетными данными. В статье отмечен тот факт, что в случае преобладания трендовой компоненты в динамике развития исследуемых характеристик сахарной свеклы, предложенные модели прогнозирования обеспечивают лучшее качество прогноза. При наличии колебательных участков на кривой, описывающей изменение сырьевых показателей, для более качественного построения прогноза требуется увеличение количества измерений. В статье также приведены результаты применения модели адаптивного прогнозирования Брауна для прогнозирования сырьевых показателей сахарной свеклы. Проведенный статистический анализ позволил сделать выводы о достаточном уровне качества описания изменения сырьевых показателей для построения прогноза их развития. Были определены оптимальные коэффициенты дисконтирования данных, которые определяются видом кривой роста сахаристости и массы свекловичного корня в процессе созревания. Сформулированы выводы о зависимости качества прогноза от этих коэффициентов, которые определяет эксперт-прогнозист. В статье приведены расчетные выражения, полученные на основе экспериментальных данных, позволяющие определять изменение сырьевых показателей сахарной свеклы в процессе созревания.

производство сахара, сырьевые показатели, моделирование, прогнозирование, авторегрессия, адаптивное прогнозирование, модель Брауна

1. Сапронов А.Р., Сапронова Л.А., Ермолаев С.В. Технология сахара: учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности 260203 "Технология сахаристых продуктов" направления подгот. дипломир. специалиста 260200 "Пр-во продуктов питания из растит. сырья". СПб.: Профессия, 2013. 294 с.

2. Иванов П.В., Ткаченко И.В. Экономико-математическое моделирование в АПК: учеб. пособие. Ростов н/Д: Феникс, 2013. 254 с.

3. Матвеев М.Г., Портнов М.М., Гу- бенко А.Ф., Громковский А.А. Математическая модель роста сахарной свеклы // Вестн. Российской академии сельскохозяйственных наук. 1997. № 2. С. 23-25.

4. Ивановский Р. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Основы, прикладные аспекты с примерами и задачами в среде Mathcad: учебное пособие. СПб.: БХВ- Петербург, 2008. 528 с.

5. Орлова И. В., Половников В. А. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: учебное пособие. М.: Вузовский учебник, 2007. 365 с.