8(495)909-90-01
8(964)644-46-00
pro@sio.su
Главная
Системы видеонаблюдения
Охранная сигнализация
Пожарная сигнализация
Система пожаротушения
Система контроля удаленного доступа
Оповещение и эвакуация
Контроль периметра
Система домофонии
Парковочные системы
Проектирование слаботочных сетей
Аварийный
контроль
Раздел: Документация

0 ... 14 15 16 17 18 19 20 ... 36

7.2.1. Сбор, группировка, обобщение и унификация перннчных данных

Ключевым аспектом решения задач прогнозирования является выявление специфических типов информации, необходимой при решении проблем управления или исследования природных явлений.

Исходя из этого цели сбора данных могут быть следующими: 1. Разведочная - направлена на сбор предварительной информации, предназначенной для определения проблем, проверки гипотез и выбора моделей.

2- Описательная (дескриптивная), - направлена на получение описательных характеристик тех или иных аспектов геоинформационной среды, например социальной ситуации.

3. Казуальная - направлена на выявление и определение причинно-следственных связей и обоснование гипотез.

На практике при проведении сбора геоинформационных данных используется не один, а все типы исследований, причем в любой последовательности

Первый класс методов [37] сбора составляют дистанционные методы сбора информации.

Другой, дополняющий первый класс методов, образуют методы статистической обработки данных.

При решении задач геоинформационного прогнозирования вся используемая информация подразделяется на два класса: первичная и вторичная.

Первичные (разнородные) данные получают в результате сбора информации об объектах местности разными технологиями: статистические методы сбора экономической и социальной информации, фотограмметрические методы, полевые методы, картометрические методы, использование GPS, данные дистанционного зондирования и т.д.

Под вторичными (унифицированными) данными понимают данные, полученные в результате обработки первичных, а также данные собранные ранее для других целей

7.2.2. Анализ, моделирование нторичных данных

На этом этапе при анализе осуществляется: выбор объектов прогноза; исследование фона (среды); классификация событий; формирование задачи и генеральной цели прогноза;

Анализ унифицированных данных включает предварительное обобщение и группировку данных, построение моделей объекта прогнозирования.

Выделяют, по крайней мере, следующие четыре функции преобразования данных: обобщение, определение концепции (концептуализация), перевод результатов статистического анализа на понятный для пользователя язык (коммуникация), определение степени соответствия полученных результатов всей совокупности (экстраполяция).

На основе этих данных, после их унификации, создают модели объектов прогнозирования, которые определяются совокупностью цифровых моделей: цифровые модели местности (ЦММ), цифровые модели объектов (ЦМО), цифровые модели явлений (ЦМЯ).

Особенность решения задач прогнозирования является необходимость исследования взаимодействия объекта прогнозирования с внешней средой. Это требует дополнительного построения модели внешней среды.

При наличии моделей объекта прогнозирования и данных об окружающей его среде проводится дальнейший анализ и обобщение. На этой стадии необходимо, исходя из задачи прогнозирования, выделить и определить следующие понятия.


методы прогнозирования по аналогам (метод прецедентов). Особенностью этих методов является их зависимость от лица, делающего прогноз.

Логнко-математнческне методы прогнозирования основаны на построении формализованных логико-математических моделей. Это позволяет осуществлять обработку данных и получение прогноза на основе алгоритмов без участия субъекта. Особенностью этих методов является их независимость от лица, делающего прогноз. Они могут быть воспроизведены другими лицами, которые неизбежно приведут к получению такого же или близкого прогноза.

К данной группе относятся методы прогнозирования по аналогам (метод моделей), функционально-логическое прогнозирование, структурное прогнозирование, параметрическое прогнозирование, комплексное прогнозирование.

Геоинформационные данные носят временной характер. В том случае, когда прогноз необходим на определенный период времени в будущем, в качестве исходных данных используют временные ряды или временные модели.

В этих случаях прогноз основывается на ретроспективном анализе данных и определении следующих характеристик.

Прогнозная ретроспектнна - процедура моделирования "назад" на некий временной период прогнозирования, на котором исследуется объект прогнозирования и прогнозный фон (среда) с целью получения их систематизированного описания.

Период уиреждения ирогиоза - промежуток времени, на который разрабатывается прогноз.

Период оснонания прогноза - промежуток времени, на базе которого строится ретроспектива.

Прогнозный горизонт - максимально возможный период упреждения прогноза заданной точности и достоверности.

Объект прогнозировании - совокупность качественных и количественных признаков, отражающих свойства объекта прогнозирования в контексте задачи прогнозирования.

Значащие переменные объекта прогнозирования - переменные или показатели, оказывающие существенное влияние на результаты прогноза, в отличии от прочих, не оказывающих заметного влияния на прогноз.

Эндогенные переменные объекта прогнозирования - значащие переменные, отражающие, главным образом, собственные свойства объекта прогнозирования.

Экзогенные переменные объекта прогнозирования - значащие переменные, отражающие, главным образом, собственные свойства среды ( прогнозного фона).

7.2.3. Получение прогнозных оценок

При проведении прогнозирования может создаваться прогнозная модель - модель, исследование и использование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и (или) путях и сроках осуществления этих состояний.

Методы прогнозирования, как и все методы, используемые при проведении геоинформационных исследований, можно подразделить на эвристические, при применении которых преобладают субъективные начала, и на логико-математические, при применении которых преобладают объективные начала.

Эвристические методы прогнозирования предполагают, что подходы, используемые для формирования прогноза, не изложены в явной форме и неотделимы от лица, делающего прогноз, при разработке которого доминируют интуиция, опыт, творчество и воображение. К данной категории методов относятся методы социологических исследований, экспертные методы и


Геоинформационное прогнозирование включает три типа задач, определяющих его особенности и отличие от других видов прогнозирования, например маркетингового.

Первый тип задач связан с обработкой статистических данных и переносе результатов обработки на карту. Он основан на широко применяемых известных методах математической статистики и теории вероятностей и тематическом картографировании.

Второй тип задач геоинформационного прогнозирования связан с анализом изображений, например автоматизированной классификации объектов космического снимка с целью выявления определенных объектов по заданному набору классов или их образов.

Третий вид задач геоинформационного прогнозирования связан с необходимостью анализа и обработки последовательностей пространственных объектов.

последовательность фотоснимков, отображающих изменение объекта или явления с течением времени;

последовательность топографических или тематических карт, отображающих изменение процесса или явления с течением времени;

совокупность картографических данных и материалов космической съемки, содержащей появление новых объектов и явлений;

Результатом геоинформационного прогнозирования являются не только статистические данные (обычный прогноз), но и тематические карты, цифровые модели динамики явлений, трехмерные модели объектов, векторные изображения полей или динамики явлений.

Все эти данные получаются на основе различных логико-математических методов прогнозирования

Можно выделить несколько групп математических методов, используемых при проведении геоинформационного прогнозирования: 1 Статистические методы обработки информации.

2.Многомерные методы (в первую очередь факторный и кластерный анализы). Они используются для обоснования решений, в основе которых лежат многочисленные взаимосвязанные переменные.

3.Регрессионные и корреляционные методы. Они используются для установления взаимосвязей между группами переменных, описывающих маркетинговую деятельность.

4.Имитационные методы. Они применяются тогда, когда переменные, влияющие на реальную ситуацию (например, описывающие динамику), не поддаются определению с помощью аналитических методов.

5.Методы статистической теории принятия решений. Используются для стохастического описания ситуации.

6. Детерминированные методы исследования операций (в первую очередь линейное и нелинейное программирование). Эти методы применяют тогда, когда надо найти оптимальное решение.

Выделяют пять основных видов статистического анализа, используемых при проведении таких исследований: дескриптивный анализ; выводной анализ; анализ различий; анализ связей; предсказательный анализ.

Анализ, в основе которого лежит использование статистических процедур (например, проверка гипотез) с целью обобщения полученных результатов на всю совокупность, называется выводным анализом.

Анализ различий используется при сравнении результатов исследования двух групп объектов для определения степени отличия в их поведении.

Анализ связей направлен на определение систематических связей между объектами и средой..

Предсказательный анализ используют при прогнозировании развития событий в будущем.

Можно выделить два способа разработки параметрических прогнозов: экстраполяцию и моделирование.



0 ... 14 15 16 17 18 19 20 ... 36