Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления

ВАК РФ 25.00.35, Геоинформатика

Автореферат диссертации по теме "Разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления"

На правах рукописи

ЗАЙЦЕВА ОЛЬГА ВИКТОРОВНА

Разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления

25.00.35 - Геоинформатика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2011

3 1 [.!/; р 2011

4841546

Работа выполнена на кафедре «Геодезия, геоинформатика и навигация» государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет путей сообщения»

(МИИТ)

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор

Цветков Виктор Яковлевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук

Бучкин Виталий Алексеевич кандидат технических наук Ивакин Сергей Николаевич

Ведущая организация: Научно-исследовательский и конструкторский институт информатизации, автоматизации железнодорожном транспорте (ОАО «НИИАС»).

Защита состоится «7» апреля 2011г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 218.005.11 при Московском государственном университете путей сообщения (МИИТ) по адресу: 127994, Москва, ул. Образцова, д.9, строение 9, ауд. 1235.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного университета путей сообщения.

Автореферат разослан «4» марта 2011г.

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенный гербовой печатью, просим направлять по адресу университета на имя ученого секретаря совета.

Ученый секретарь диссертационного совета, доктор технических наук

проектно-и связи на

Ю.А.Быков

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования: Современные задачи информатизации и интеллектуализации общества требуют широкого применения геоинформационных технологий, а также углубленного использования геоинформационных технологий в тех сферах, где возникает необходимость управления с использованием пространственных отношений и геоданных. В частности, в мае 2008 года распоряжением Председателя Правительства РФ одобрена Концепция формирования в Российской Федерации электронного правительства до 2010 года. Основная ее идея -объединить все инструменты межведомственного и отраслевого взаимодействия с задачами информатизации деятельности органов государственной власти. Реализация Концепции имеет четкую социальную направленность - она позволит обеспечить поддержку управления с помощью электронных документов, к которым относятся картографическая информация и геоинформация.

Отрасль, как объект управления, характеризуется значительной пространственной распределенностью и неоднородностью ее объектов. Поэтому учет пространственных отношений между объектами отрасли и неоднородностью среды, в которой они находятся, является важным фактором повышающим эффективность управления.

Гсоинформатика, как наука, изучающая природные и социально-экономические геосистемы, является основой к использованию пространственных отношений для эффективного отраслевого управления. Одной из главных функций ГИС является нахождение пространственных отношений между объектами и явлениями. Это определяет достоинство ГИС как инструмента учета и представления региональных особенностей. Эта функция является важной при управлении большими распределенными объектами, к которым относятся отрасли.

Еще в 1995 г. специальным постановлением Правительства России от 16.01.95г. №40 «Об организации работ по созданию геоинформационной системы для органов государственной власти» ГИС была определена как орган государственной власти (ОГВ). Однако это постановление в полном объеме не выполняется даже в настоящее время. Одна из причин - отсутствие геоинформационных технологий поддержки управленческих решений, включая отраслевое управление. Данная работа выполнена именно в этом направлении, что определяет ее актуальность.

Областью исследования являются: развитие научных и методических основ геоинформатики; системный анализ многоуровневой и разнородной геоинформации; информационное обеспечение для ГИС (пп. 1, 6, 7 паспорта специальности).

Объектом исследования являются геоинформация, геоинформационные технологии, геостатистические методы.

Цель исследования - разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления.

Задачи исследования:

Исследование отрасли как сложной геосистемы.

Исследование объектов отраслевого управления как геообъектов в аспекте их пространственного распределения.

Исследование современных подходов использования информационных систем в управлении и определении места ГИС среди этих систем.

Пространственный (геоинформационный) анализ взаимосвязей территориальных объектов.

Пространственный анализ структуры отрасли.

Исследование применения геоданных в кластерном анализе.

Исследование информационной поддержки отраслевого управления.

Обоснование понятия «геостатистические данные» и раскрытие его сущностного содержания.

Исследование обработки и анализа разнотипных данных.

Разработка моделей поддержки отраслевого управления в условиях определенности и в условиях неопределенности.

Разработка метода применения индикаторов для анализа состояния объектов отрасли и как инструмента управления.

Разработка методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Разработка методики пространственной кластеризации на основе геоинформационного подхода.

Основные результаты, выносимые на защиту. По итогам проведенной исследовательской работы на защиту выносятся следующие результаты. ,

Метод пространственной кластеризации как инструмент управления ресурсами отрасли.

Методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Формальная модель принятия решений на основе геоинформации.

Научная новизна. Новизна полученных основных научных результатов заключается в следующем:

Обосновано и раскрыто сущностное содержание ряда геостатистических понятий: «геостатистические данные», «геостатистическая информация «геостатистическое измерение», «геостатистическая оценка».

Доказано, что геостатистические данные - это категоризованные данные, вектора разнотипных признаков, включающие переменные качественной и количественной шкалы.

Раскрыты особенности геостатистической оценки, включающей качественное и количественное оценивание.

Разработан новый геоинформационный метод пространственной кластеризации.

Разработана формальная модель принятия решений на основе геоинформации.

Разработана методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Практическая значимость диссертации. Основные результаты диссертационного исследования позволяют: повысить качество анализа состояния отрасли; решать практические задачи по размещению ресурсов или анализу эффективности их размещения; повысить эффективность управления отраслью.

Полученные автором результаты нашли отражение в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)» при выполнении НИР по темам: «Сравнительный анализ международных и российских показателей статистики образования с целью расширения спектра международных сравнений», «Разработка методов сравнительной оценки региональных образовательных систем на основе статистических показателей», «Разработка системы индикаторов для оценки региональных систем начального и среднего профессионального образования с позиций качества и востребованности предоставляемых ими образовательных услуг». В рамках Федеральной целевой программы «Федеральная программа развития образования на 2006-2010 годы», направление (подпрограмма) «Развитие системы ведомственной статистики», «Разработка стратегии и формирование методологии модернизации профессионального образования в целях реализации стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации».

Материалы диссертационных исследований использованы в научных проектах: «О совершенствовании порядка сбора, обработки, анализа и презентации данных статистики образования», «Перспективное развитие технологий сбора, обработки, анализа и представления статистической информации», «Создание аналитических разделов и приложений, посвященных проблемам статистики общего, образования, на информационном сайте Минобразования России» и др. Методика, разработанная в данной работе, была экспериментально проверена на сайте stat.edu.ru федерального уровня.

Публикации и апробация результатов исследования.

Основные положения диссертационной работы отражены в 16 публикациях, из которых 3 опубликованы в журналах, входящих в перечень ВАК.

Результаты работы докладывались и обсуждались: на Международном семинаре рабочей группы «Информационно-коммуникационные технологии статистике образования», организованный Институтом статистики ЮНЕСКО, 2-4 декабря 2009 года, Монтевидео, Уругвай; на Международном семинаре рабочей группы «Информационно-коммуникационные технологии статистике образования», организованный Институтом статистики ЮНЕСКО, 4-7 мая 2009 года, Рабат, Марокко; на Всероссийской конференции «Перспективы создания новой модели образования Российской Федерации», 24-25 ноября 2008 г.. г. Москва, Федеральный институт развития образования; на 61-ой научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК, посвященная 25-летию первого полета в космос Савиных Виктора Петровича, 5-6 апреля 2006 года. Московский государственный университет геодезии и картографии.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка литературы. Диссертационная работа изложена на 156 страницах машинописного текста.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуштьносгь исследования, определяются направления исследований; сформулирована цель работы, ее научная новизна и практическая ценность диссертации, формулируются результаты, выносимые на защиту.

В первой главе проведено исследование применению методов геоинформатики для анализа отрасли и отраслевого управления. Рассмотрены особенности отраслевого управления, факторы отраслевого развития, использование 1Т-технологий в отраслевом управлении. Дан анализ решения задачи размещения, как инструмента организации отрасли и отраслевого

управления. Проанализирован интегрирующий аспект геоинформатики* в аспекте отраслевого управления. Исследованы геоданные как носители пространственных отношений в аспекте применения их для управления распределенными структурами.

Исследование отраслевого управления (рис.1) показало тесную связь объектов отраслевого управления (ООУ) с объектами регионального управления (ОРУ), объектами муниципального управления (ОМУ)

Исследование отрасли как сложной геосистемы выявило особенность информационных потоков в ней. Нисходящие потоки - управленческие однородные, а восходящие статистические разнородные. Исследование взаимосвязи потоков статистической информации и потоков геоинформации при управлении отраслью позволило выявить, что геоинформационные потоки делятся на нисходящие и восходящие. Нисходящие интегрированы в управленческие, а геоинформационные восходящие информационные потоки дополняют статистические.

При отраслевом управлении «множественный объект управления» отраслевой системы представляет собой множество частных объектов отрасли, имеющих разные интегральные и дифференциальные характеристики, находящиеся в различных условиях, на разных территориях.

Объекты отраслевого управления являются геообъектами. Геообъект -объект, обязательной характеристикой которого, наряду с другими, являются пространственные координаты и пространственные отношения. Объекты отраслевого управления являются геообъектами двух типов: независимыми (слабо связанными), так и кластеризованными (сильно связанными в пространственные кластеры).

-► Обратные управленческие потоки

-► Региональные потоки взаимодействия

—Паразитические потоки

► Утечка управленческой информации

Рис. 1. Информационные потоки статистической информации.

Это отражает специфику «объекта управления» отрасли как пространственного и гетерогенного. Для изучения такого объекта нужна пространственная информация, или геоданные. Для эффективной обработки геоданных как управленческой информации нужны геоинформационные системы. В управлении разделяют «мягкие» и «жесткие» факторы. «Жесткие» факторы поддаются количественной оценке и характеризуют детерминированные процессы. «Мягкие» факторы трудно поддаются количественной оценке и характеризуют чаще среду и ситуацию, в которой находится объект управления ОУ. Для использования «мягких» факторов управления необходимо применение методов геоинформатики как средства визуализации этих факторов.

Особенность отраслевого управления состоит в том, что в качестве информационных потоков обратной связи используется статистическая информация. Она поступает с региональных центров сбора статистической

информации и с отраслевых (рис.1). Причем с региональных центров собирается более полная информация, характеризующая среду и ситуацию (мягкие и жесткие факторы). В отраслевых центрах собирается формализованная информация о конкретных объектах отраслевого управления (жесткие факторы). Следовательно, возникает задача интеграции статистической информации с геоданными и создание визуальных моделей, отражающих ситуацию.

Проведенный анализ управления выявил, что одной из важных задач государственного и отраслевого управления является задача размещения ресурсов. Рассмотрены подходы решения задач размещения, даваемые И. Тюнненым, Кристаллером, Лаунхардтом, Вебером. Отмечено, что все названные подходы не дают возможность современного решения задачи управления как распределенной гетерогенной системы.

Пространственные отношения являются важным фактором при управлении территориально распределенными объектами. Однако пространственные отношения как фактор управленческой информации выявляются только при использовании геоданных. Следовательно, геоданные служат основой современного отраслевого управления и организации эффективных информационных систем отраслевого управления.

Во второй главе рассмотрены информационные системы и технологии как инструмент отраслевого управления. Анализ состояния вопроса показал, что создание в отрасли службы информационного обеспечения позволяет принимать более обоснованные решения в сфере отраслевой политики. Информационное обеспечение опирается на информационные и геоинформационные технологии и системы. В работе проанализированы основные типы информационных систем в управлении. Зарубежный опыт показывает, что наиболее эффективными в управлении являются системы поддержки принятия решений (ОБЗ, рис.2).

Рис.2. Концептуальная схема ОЗБ.

Эти системы включают ГИС и применяют геоинформационные технологии. Выявлено, что при отраслевом управлении применяется статистическая и пространственная информация. Статистическая информация служит для описания состояния объектов отрасли. Пространственная информация служит для учета факторов взаимодействия объектов отрасли и региональных факторов. Достоинство систем поддержки принятия решений (ОЯ8) состоит в том, что они интегрируют статистическую информацию и геоданные. Как подсистему в Г)88 применяют ГИС.

Исследование современных подходов использования информационных систем в управлении и определении места ГИС среди этих систем показало, что геоинформационные системы применяются как вспомогательные в БвБ на разных уровнях управления. Это определяет их специализацию по трем уровням управления: операционный (нижний), средний и высший.

Для операционного уровня функционально выделяют кумулятивные (накопительные) ГИС. На среднем уровне применяют прогнозные ГИС, в которых формируются статические управленческие модели состояния ОУ и модели прогнозов изменения этого состояния. На высшем уровне используют советующие ГИС, в которых формируются сценарии управления или динамические управленческие модели изменения состояния ОУ.

Пространственный (геоинформационный) анализ взаимосвязей территориальных объектов выявил, что часто они формируются как специфические отраслевые кластеры. Это дает основание применить кластерный анализ как инструмент отраслевого управления. Автором выделены параметрические и территориальные кластеры. Основной подход построения территориальных кластеров состоит в использовании эвклидовых мер расстояний и параметрических мер сходства.

Пространственный анализ структуры отрасли показал, что структура отрасли отображается гетерогенной распределенной моделью. В отрасли имеются естественные кластеры, это требует применения кластерного анализа.

Построение гетерогенной модели заключается в том, чтобы на основании отраслевых данных, содержащихся во множестве X, разбить множество объектов О на т(т- целое) кластеров так, чтобы каждый объект разбиения принадлежал одному и только одному подмножеству разбиения, и чтобы объекты, принадлежащие к одному и тому же кластеру, были сходными, в то время, как объекты, принадлежащие к разным кластерам, были разнородными.

Для этого автор применяет формальные механизмы метрики и сходства. Неотрицательная функция с!(Х,, Х^ называется метрикой, если: а) с1(Х1, X) > 0, для всех X, и X] из Ер

б) Л(ХЬ X) = 0, тогда и только тогда, когда X, = Л}

в) с!(ХпХ]) = с!(Х;, X,)

г) с1(Х|, X]) < с!(Х[, ХО + с1(Хк, Xj), где X;; Х| и Хк — любые три вектора из

Ер.

/ *и -О

X = «21 *22

Г — лрп)

Неотрицательная вещественная функция Б(Х,; X) = называется мерой сходства, если :

1) 0< 3(Х,, Х/)<1 для X,* X;

2) 8(Х;, Х0 = 1

3)8(Х1,Хз) = 8(Х|,Х1)

Для п объектов отраслевого управления измерения X), Х:..... Х„ их

параметров р представлены в виде матрицы данных размером р хп:

Тогда расстояния между парами векторов с1(Х, , X) могут быть представлены в виде симметричной матрицы расстояний:

'о «/„ ...</,;

£>= а'2| 0 ...(/„

А «Ь

И для этих же измерений пары значений мер сходства можно объединить в матрицу сходства:

( ! ¿12 -I 1 -

Величину называют коэффициентом сходства.

Таким образом, применяя оценку расстояний и сходства, можно разделять исходное множество отраслевых объектов на пространственные кластеры.

Исследования применения геоданных в кластерном анализе показали, что в отличие от традиционного кластерного анализа, который проводят в пространстве параметров, при использовании геоданных можно применять реальное пространство и комбинированное с параметрическим. Использование

геоданных определило, что наилучшим для создания территориальных отраслевых кластеров является центроидный метод. Он включает нахождение пространственных координат центроида для группы объектов как взвешенной величины, где в качестве весов используются тематические параметры геоданных.

Для сравнения отраслевых объектов внутри отрасли были проведены дополнительные исследования. Выявлено, что при отраслевом управлении необходимо применять индексный анализ как инструмент анализа отраслевых данных.

В третьей главе проведено исследование методов геостатистики. Исследование информационной поддержки отраслевого управления (рис.3) показывает объективную необходимость совместного использования геоданных и статистической информации. Это приводит к понятию геостатистики. Автором дано обоснование введения понятия геостатистические данные как инструмента отраслевого управления. Показано значение статистики и геостатистики в этом управлении. Выявлено различие между геоданными и геостатистическими данными; между статистическими данными и геостатистическими данными.

Выше отмечалось наличие жестких и мягких факторов управления. В геоинформатике и геостатистике это находит отражение в количественных и категоризованных данных. Это определяет особенности геостатистической оценки, а также методы обработки нечисловых геостатистических данных.

Для получения отраслевой управленческой информации применяют как наблюдения (статистический подход), так и измерения (геоинформатика). Геостатистический подход интегрирует наблюдения и измерения. При этом цель геостатистического измерения — выявление закономерностей развития массовых явлений и процессов, имеющих пространственную распределенность и находящихся друг с другом в пространственных отношениях.

Исгоьмш* джных

Рис. 3. Структура информационной поддержки отраслевого управления.

Выявление и применение пространственных отношений для оценок и управления — отличие и особенность геостатистического подхода. Отсюда целью геостатистической обработки является выявление новых связей и отношений, которые не определяются при статистическом исследовании.

При формировании геостатистических данных по количественным и качественным признакам получают вектор. В таком случае выборка состоит из набора векторов. Если часть компонент вектора - числовые, а часть -качественные данные, то говорят о векторе разнотипных данных.

Исследование обработки и анализа разнотипных данных показало, что такие данные - особенность геостатистики и геоинформатики. Например, графические данные электронных карт и связанные с ними элементы реляционной базы данных являются разнотипными данными. Для разнотипных данных недопустимы одинаковые классы преобразований. Для разнотипных данных качественных шкал применяют экспертные оценки.

Классические методы обычно ориентированы на абсолютную шкалу, а потому непригодны для обработки разнотипных данных. Показано, что для решения задачи сходства и различия разнотипных объектов в качественных шкалах можно применять бинарные отношения. Для этого вводится понятие алгоритма обработки данных IV как некой функции - IV: Л" -» А, где А-множество возможных результатов работы алгоритма. Разбиение на классы эквивалентности в номинальной шкале основано на использовании алгоритма IV: я" А - в шкале наименований. Можно показать, что этот алгоритм задается некоторой функцией от матрицы Д = = порядка« х п, где

= = 1.2,—

Ь„=\

10, х, Ф = 1,2,...,п.

Разбиение на классы отношений в ранговой шкале основано на использовании алгоритма IV: Д" А - в шкале порядка. Этот алгоритм задается некоторой функцией от матрицы С = |с,>|| = С(х1,хг,...,х„) порядкаи х п, где

{1, <^,/',7 = 1,2,...,/?, 0, х, > ху,»,у = 1,2,...,п.

В работе даны методы оценивания объектов нечисловой природы. Например, показано, что для выбора степени сглаживающего полинома можно проводить анализ дисперсий и адекватность модели проверять по ^критерию Фишера.

Таким образом, существенной особенностью геостатистических методов является необходимость обработки разнотипных данных и, как следствие, дополнение количественных методов экспертными оценками. В зависимости от цели экспертной оценки результатом могут быть различные виды бинарных отношений (упорядочения, разбиения, толерантности), множества, нечеткие множества и т.д. Одна из основных задач экспертного оценивания в геостатистике - нахождение классов эквивалентности. Если каждый из классов эквивалентности состоит только из одного элемента, то имеем обычную ранжировку, или строгий линейный порядок.

Следует важный вывод: математическая природа элементов выборки в различных задачах геостатистики может быть качественно разной. Это дает основание выделить два класса геостатистических данных - числовые и нечисловые. В свою очередь, такое деление приводит к необходимости применения методов обработки нечисловых данных применительно к геостатистической информации. Дополнительно процесс геостатистичсского измерения включает в себя и определение типа шкалы измерения и обоснование ее выбора.

В четвертой главе описаны технологии поддержки отраслевого управления. Анализ управленческих ситуаций показал, что информационная поддержка отраслевого управления во многих случаях опирается на стереотипные модели ситуаций и состояния объекта управления (ОУ). Эго дало основание для разработки моделей поддержки отраслевого управления в условиях определенности и в условиях неопределенности. Для ситуаций принятия решений в условиях неопределенности (СПРН) автор вводит модель

СПРН={Ф, 0, Р},

где Ф — множество стереотипных решений, 0 — множество состояний среды, которая может находиться в одном из состояний, Р {/п} оценочный функционал (матрица оценочного функционала), определенный на декартовом произведении 0 X Ф и принимающий значения из Я при этом /л»=/1ь(% Ок)- В развернутой форме ситуация принятия решений характеризуется матрицей (таб. 1), элементами которой являются количественные оценки принятого решения Ф €Ф при условии, что среда находится в состоянии 9, с 0.

Таблица 1. Матрица ситуации принятия решений.

ф! Ф2, <р»

е, /п /¡п

02

/¡И

0т /га; /тп

С категорией оценочного функционала тесно связаны такие известные понятия, как эффективность, полезность, потери, риск и т. д. Выбор той или иной формы выражения оценочного функционала зависит от целей и задач управления, наличия опыта, наличия методов, наличия временных ресурсов на подготовку, принятие решений и их реализацию и т.д.

Возможно принятие решений в условиях определенности. Для ситуации принятия решений в условиях определенности (СПРО) автор предлагает понимать тройку:

СПРО ={1, К, Аф)},

Проблема принятия решений характеризуется в основном тремя факторами: {I, К, А(80}, где I — информационная ситуация; К — множество критериев принятия решений, соответствующих информационной ситуации; Л(81) — система аксиом (стереотипов) принятия решений. Такой подход следует считать аксиоматическим или стереотипным.

При сопоставительном анализе отраслевых объектов возникает потребность в механизме их сравнения и выработке управляющих воздействий на этой основе. Для решения этой задачи автором разработан метод применения индикаторов для анализа состояния объектов отрасли и как инструмента управления. Индикаторы являются безразмерными величинами в

шкале отношений. Автором дана каноническая формула расчета индикаторов, применяемых при отраслевом анализе.

PIA = (XNOGA)/ (2GNO) х 100 %

Где

PIA - частный индикатор отражающий данное свойство объекта, NOGA - количество объектов, содержащих данное свойство, GNO общее количество сравниваемых объектов данной категории.

В работе проведено исследование влияния использования геоинформационной системы на качество решений. Исследована связь между компетенцией специалистов аналитиков и использованием ГИС. На основе проведенных исследований дано аналитическое выражение причинной связи между компетенцией специалистов аналитиков отрасли при использовании ГИС. Эта связь выражается линейной моделью:

score = а + ß gispuse + е

где score - компетенция специалиста; а - свободный член; gispuse - оценка использования ГИС; ß - коэффициент вклада использования ГИС в профессиональную деятельность; е -остаточный член или погрешность измерения.

В главе о развитии механизма сравнения отраслевых объектов дана методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Одной из задач отраслевого управления является размещение ресурсов, центров производства и потребления. Эта задача связана с пространственными отношениями и координатами. В 60-е годы Лаунхардтом дано решение такой задачи для одного потребителя. Автор исследования на основе геоинформационного подхода дал расширенное решение задачи размещения Лаунхардта для многих потребителей. В качестве базисных издержек использованы транспортные издержки. Пространственная модель приведена на рис.4. Здесь А и В точки поставок ресурсов для производства, которое

находится в точке М. С: - точки местонахождения потребителей. А1- объем (вес) первого ресурса на единицу производимого продукта; А2- объем (вес) второго ресурса на единицу производимого продукта.

Локальные координаты точки М будут определяться радиусом вектором /?м как

Где V - общий объем поставок, ^ объем поставок ¡-му потребителю.

В отличие от первоначальной задачи, число потребителей в данной задаче любое и формально ограничено только вычислительными ресурсами компьютера.

В дополнение к предложенному решению и развитие решения задач размещения автор применяет аппарат кластерного анализа для решения задач размещения многих объектов.

Рис.4.Расширение задачи В. Лаунхардта на несколько потребителей.

Теоретические основы описания пространственных кластеров для существующих кластеров даны в третьей главе, а в четвертой автор приводит решение задачи пространственной кластеризации, то есть проектирования

1Ъл = ({А1 гА + А2 гв ) У+1 г, V;))/ {{А1+А2 + 1) V)

В

А

\

С.

размещения пространственных объектов. При кластерном анализе применялось программное обеспечение пакета SPSS версия 12.

В заключении подводятся итоги и делаются основные выводы. В результате проведенных исследований работа выполнена, поставленная цель достигнута, задачи решены.

Доказано:

Необходимость введения понятия «геостатистические данные» и раскрытие его сущностного содержания в аспекте приложений геоинформатики, а не геологии как оно использовалось раньше.

Необходимость применения нечисловых геостатистических данных в геоинформационных технологиях управления.

Необходимость введения ряда специальных моделей для геоинформационных технологий управления.

Наличие в графических элементах геоинформационных технологий и ГИС базовых кластеров, которые могут служить основой для пространственной кластеризации.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты опубликованы в 16 печатных работах, докладывались на научных конференциях и семинарах.

Соответствие полученных результатов исследования требованиям, предъявляемым к содержанию решения научной задачи, свидетельствует о достижении цели работы.

Наиболее существенные результаты, полученные автором:

1. Разработаны методы кластерного анализа с использованием геоданных для решения задач организации отраслевых ресурсов и управления.

3. Обосновано понятие геостатастические данные и раскрыто его сущностное содержание в аспекте геоинформатики.

4. Исследованы нечисловые геостатистические данные и дан анализ их особенностей при использовании в геоинформационных технологиях.

5. Разработаны формальные модели управления как основы использования в геоинформационных технологиях.

6 Исследован метод применения индикаторов для анализа состояния отрасли и как инструмент управления.

7. Разработка методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

8. Разработана методика пространственной кластеризации на основе геоинформационного подхода.

Сформулированная цель диссертационной работы достигалась решением основной научной задачи, которая состояла в разработке комплексной методики применения геоинформационных технологий на основе специальных моделей и решения новых задач.

Результаты работы могут быть внедрены в отраслевых системах управления и в центрах обработки геоинформации регионального и муниципального уровней, системе образования при изучении курсов геоинформатики и геостатистики.

Содержание диссертационного исследования отражено в следующих публикациях:

1. Цветков В .Я., Зайцева О.В. «Общий подход получения знаний» // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ.ред. Б.Б. Овезова - М.: МАКС Пресс, 2004. - Вып.4. - с.7-10.

2. Зайцева О.В. Статистика и геостатистика // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ.ред. Б.Б. Овезова -М.: МАКС Пресс,2004. - Вып.4. - с. 10-16.

З.Зайцева О.В. «Международные индикаторы как инструмент анализа и повышения качества функционирования отрасли»// Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ.ред. Б.Б. Овезова-М.: МАКС Пресс,2004. - Вып.4. - с.20-27.

4. Зайцева О.В. «Индикаторы как инструмент управления отраслью» // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ. ред. В .Я. Цветкова. - М.: МАКС Пресс, 2005. - Вып.5. - с.5-10.

5. Цветков В. Я., Зайцева О.В. «Метод показателей как инструмент

исследования социально-экономических явлений». // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ. ред. В Л. Цветкова. - М.: МАКС Пресс,2005. - Вып.5. - сЮ-14.

6. Агранович МЛ., Кожевникова О.Н., Зайцева О.В. Проблемы и тенденции развития образования в Российской Федерации. Профессиональное образование. Региональный аспект. Статистический информационный сборник. - М.: ООО «Корвет», 2005. - 380 с.

7. Цветков В Л., Зайцева О.В. «Геостатистика как инструмент управления» // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка, -2007. - №5 . - с 134-137 (ВАК).

8. Агранович M.JL, Селиверстова И.В., Фатеева A.B.,Зайцева О.В., Кожевникова О.Н., Возняк С.А., Мамадулина Е.В. Публичный доклад о состоянии и развитии системы образования Ханты-Мансийского автономного округа-Югры в 2007 году. — Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2008. -68с.

9. Агранович MJI., Алексеева A.C., Зайцева О.В., Коган Е.Я., Матвеева H.A., Митрофанов К.Г., Прудникова В.А., Селиверстова И.В. Управление качеством образования в регионе на основе показателей и индикаторов: сборник инструктивно-методических материалов. -М.:Логос, 2008. - 184с.+1 компакт-диск

10. Алексеева A.C., Зайцева О.В. Непрерывное образование - основные понятия и определения. / Вестник ТГПУ. 2009. Выпуск 7 (85). С. 106-109 (ВАК).

11. Зайцева О.В. Использование системы сравнительной комплексной оценки региональных и муниципальных образовательных систем для принятия управленческих решений // Сборник материалов V региональной науч.-практ. конференции аспирантов, соискателей и молодых ученых "Исследовательский потенциал молодых ученых: взгляд в будущее" - Тула: Изд-во ТГПУ им. Л.Н.Толстого, 2009. - 288 с. -С.4-13.

If

12. Зайцева O.B. Анализ информационной базы для проведения мониторинга системы дополнительного профессионального образования // Роль университетов в поддержке гуманитарных научных исследований: Материалы 1УМеждунар. научн,- практ. конф.: В 3 т. / Отв. ред. О.Г. Вронский. - Тула: Изд-во Тул. гос. пед. ун-та им. JI.H. Толстого, 2009. - Т. 1.-242 с.

13. Митрофанов К.Г., Зайцева О.В. Применение инновационных компьютерных технологий в сфере образования: основные аспекты и тенденции. /ВестникТГПУ. 2009. Выпуск 10 (88). С.108-114. (ВАК)

14. Olga Zaytseva (Russian Federation), KatsiarynaMiniukovich (Belarus), KhalidaShatat (Jordan) etc. «Guide to measuring information and communication technologies (ICT) in education» / UNESCO Institute for statistics, Montreal, Canada. - 2009.

15. Агранович М.Л., Зайцева O.B., Зеличенко B.M., Лежнина Л.В., Милов В.П., Поневаж В.П., Селиверстова И.В., Червонный М.А. Разработка методологии мониторинга системы дополнительного профессионального образования: под редакцией В.М. Зеличенко. -Томск: Издательство Томского государственного педагогического университета, 2010. - 168 с.

16. Агранович М.Л., Дымарская О. Я., Зайцева О.В., Мониторинг качества подготовки выпускников программ профессионального образования - М.: Национальное агентство развития квалификаций Российского союза промышленников и предпринимателей, 2010. - 47с.

ЗАЙЦЕВА Ольга Викторовна

РАЗРАБОТКА ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ОТРАСЛЕВОГО

УПРАВЛЕНИЯ

Специальность 25.00.35

Подписано к печати оя. Об,НО// Формат60х90 1/16

Заказ № /3*/_Усл.печ.л. 1,5 Тираж 80 экз._

127994, Москва, ул. Образцова, д.9, стр.9 УПЦ ГИ МИИТ

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Зайцева, Ольга Викторовна

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

СПИСОК ОПРЕДЕЛЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ГЕОИНФОРМАТИКА И ОТРАСЛЕВОЕ УПРАВЛЕНИЕ.

1.1. ОСОБЕННОСТИ ОТРАСЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ.

1.2. ФАКТОРЫ ОТРАСЛЕВОГО РАЗВИТИЯ.

1.3. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ 1Т-ТЕХНОЛОГИЙ В ОТРАСЛЕВОМ УПРАВЛЕНИИ.

1.4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ.

1.5. ИНТЕГРИРУЮЩИЙ АСПЕКТ ГЕОИНФОРМАТИКИ.

1.6. ГЕОДАННЫЕ КАК НОСИТЕЛИ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОТНОШЕНИЙ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.

2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ И ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ КАК ИНСТРУМЕНТ ОТРАСЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ.

2.1. ОСНОВНЫЕ ТИПЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ.

2.2. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОТРАСЛЕВОМ УПРАВЛЕНИИ

2.3. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ПРИ ОТРАСЛЕВОМ УПРАВЛЕНИИ.

2.3.1. ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЕ КЛАСТЕРЫ.

2.3.2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИМЕНЕНИЯ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ОТРАСЛЕВОМ УПРАВЛЕНИИ.

2.3.3. МЕТОДЫ ПОСТРОЕНИЯ КЛАСТЕРОВ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.^.

3. ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ГЕОСТАТИСТИКИ.

3.1. О НЕОБХОДИМОСТИ ВВЕДЕНИЯ ПОНЯТИЯ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ.

3.2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ И КАТЕГОРИЗОВАННЫЕ ДАННЫЕ.

3.3. ОСОБЕННОСТИ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ.

3.4. МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ НЕЧИСЛОВЫХ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ.

3.5. ОБЪЕКТЫ НЕЧИСЛОВОЙ ПРИРОДЫ КАК ГЕО СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ.

3.6. МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ.

3.6.1. ЗАДАЧА АППРОКСИМАЦИИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ.

3.6.2. АППРОКСИМАЦИЯ И РЕГРЕССИЯ.

3.6.3. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ВОССТАНОВЛЕНИЯ ЗАВИСИМОСТИ.

3.6.4. ОЦЕНИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ НЕЧИСЛОВОЙ ПРИРОДЫ.

3.6.5. ПОСТРОЕНИЕ ИНФОРМАТИВНОГО ПОДМНОЖЕСТВА ПРИЗНАКОВ.

3.7. ЭКСПЕРТНОЕ ОЦЕНИВАНИЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЕОСТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

4. ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ОТРАСЛЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ.

4.1. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

4.2. МЕТОД ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАК ИНСТРУМЕНТ ИССЛЕДОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ.

4.3. МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ РЕЙТИНГА ОБЪЕКТОВ ОТРАСЛИ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА.

4.3. ИНДИКАТОРЫ КАК ИНСТРУМЕНТ УПРАВЛЕНИЯ ОТРАСЛЬЮ.

4.4. РАСШИРЕННОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ЛАУНХАРДТА.

4.5. ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления"

Актуальность темы исследования. Современные задачи информатизации и интеллектуализации общества требуют более широкого применения геоинформационных технологий, а также широкого использования геоинформационных технологий в тех сферах, где возникает необходимость управления с использованием пространственных отношений и геоданных. В частности, в мае 2008 года распоряжением Председателя Правительства РФ одобрена Концепция формирования в Российской Федерации электронного правительства до 2010 года. Основная ее идея — объединить все инструменты межведомственного и отраслевого взаимодействия с задачами информатизации деятельности органов государственной власти. Реализация Концепции имеет четкую социальную направленность - она позволит обеспечить поддержку управления с помощью электронных документов, к которым относятся картографическая информация и геоинформация.

Отрасль, как объект управления, характеризуется значительной пространственной распределенностью и неоднородностью. Поэтому учет пространственных отношений между объектами отрасли и неоднородностью среды, в которой они находятся, является важным фактором управления.

Геоинформатика, как наука, изучающая природные и социально-экономические геосистемы, является основой к использованию пространственных отношений для эффективного отраслевого управления. Одной из главных функций ГИС является нахождение пространственных отношений между объектами и явлениями. Это определяет достоинство ГИС как инструмента учета и представления региональных особенностей. Эта функция является важной при управлении большими распределенными корпорациями.

Еще в 1995 г специальным постановлением Правительства России от 16.01.95г. №40 «Об организации работ по созданию геоинформационной системы для органов государственной власти» ГИС была определена как орган государственной власти (ОГВ). Однако это постановление в полном объеме не выполняется и в настоящее время. Одна из причин - отсутствие геоинформационных технологий поддержки управленческих решений, включая и отраслевое управление. В то же время геоинформационная обеспеченность всех уровней управления - от отраслевого до локального — в настоящий момент недостаточна. Даная работа выполнена именно в этом направлении, что определяет ее актуальность.

Состояние исследованности проблемы. Одной из главных задач геоинформатики является отражение и изучение природных и социально-экономических геосистем. Отраслевое управление до настоящего времени слабо применяло методы и технологии геоинформатики.

Геоданные как основной вид данных в геоинформатике являются носителями пространственных отношений, столь необходимых при анализе пространственных объектов и управлении ими.

Работы по созданию отраслевых ГИС, как ГИС для отраслевого управления на железнодорожном транспорте, ведутся в МГУПС (МИИТ), ВНИИАС. Решаются задачи применения ГИС для управления в институте проблем управления РАН.

Однако в данной работе ставится задача более широко - разработка геоинформационных технологий управления, которые как используют, так и не используют ГИС.

Вопросам построения и применения геомоделей посвящены работы отечественных и зарубежных учёных Розенберга И.Н., Лютого A.A., Дулина С.К., Дулиной Н.Г., Берлянта A.M., Савиных В.П., Малинникова В.А., Кулагина В.П., Цветкова В.Я., Журкина И.Г., Ромашова А.Н., Белякова C.JI., Зацмана И.М., Тихонова А.Н., Иванникова А.Д., Зейлер М., Linda L. Hill, Ishikawa Т., Kastens К. A., Michalski R.S., Stepp R.E., Emanuela Caiaffa, Worboys, M., Duckman M. и др.

Дальнейшее развитие геоинформатика получила на основе интеграции и междисциплинарности в работах отечественных ученых: Берлянта A.M., Тихонова А.Н., Иванникова А.Д., Журкина И.Г., Савиных В.В., Кулагина В.П., Матвеева С.А., Малинникова В.А., Майорова A.A., Розенберга И.Н., Соловьева И.В., Цветкова В.Я, Нехина С.С., Карпика А.П., Кужелева П.Д, Симонова A.B. и др.

Вопросам применения ГИС и геоинформационных технологий в управлении посвящены работы: Дулина С.К., Быкова Ю.А., Тихонова А.Н., Иванникова А.Д., Журкина И.Г., Савиных В.В., Кулагина В.П., Матвеева С.А., Малинникова В.А., Майорова A.A., Розенберга И.Н., Соловьева И.В., Цветкова В.Я, Нехина С.С., Карпика А.П., Кужелева П.Д, Симонова A.B. и др.

Областью исследования являются: развитие научных и методических основ геоинформатики; системный анализ многоуровневой и разнородной геоинформации; информационное обеспечение для ГИС (пп. 1, 6, 7 паспорта специальности).

Объектом исследования являются геоинформация, геоинформационные технологии, геостатистические методы.

Цель исследования — разработка геоинформационных технологий поддержки отраслевого управления.

Задачи исследования:

Исследование отрасли как сложной геосистемы.

Исследование объектов отраслевого управления как геообъектов в аспекте их пространственного распределения.

Исследование современных подходов использования информационных систем в управлении и определении места ГИС среди этих систем.

Пространственный (геоинформационный) анализ взаимосвязей территориальных объектов.

Пространственный анализ структуры отрасли.

Исследование применения геоданных в кластерном анализе.

Исследование информационной поддержки отраслевого управления.

Обоснование понятия «геостатистические данные» и раскрытие его сущностного содержания.

Исследование обработки и анализа разнотипных данных.

Разработка моделей поддержки отраслевого управления в условиях определенности и в условиях неопределенности.

Разработка метода применения индикаторов для анализа состояния объектов отрасли и как инструмента управления.

Разработка методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Разработка методики пространственной кластеризации на основе геоинформационного подхода.

Научную базу исследования составили методы теории множеств, системного анализа, прикладной статистики, теория операторов, теория графов, теоретические основы геоинформатики, теоретические подходы применения информационно-коммуникационных технологий, теории управления сложных организационно-технических систем, теории предпочтений, методы нечисловой статистики и др.

Основные результаты, выносимые на защиту. По итогам проведенной исследовательской работы на защиту выносятся следующие результаты.

Метод пространственной кластеризации как инструмент управления ресурсами отрасли.

Методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Формальная модель принятия решений на основе геоинформации.

Научная новизна. Новизна полученных основных научных результатов заключается в следующем:

Обосновано и раскрыто сущностное содержание ряда геостатистических понятий: «геостатистические данные», «геостатистическая информация «геостатистическое измерение», «геостатистическая оценка».

Доказано, что геостатистические данные - это категоризованные данные, векторы разнотипных признаков, включающие переменные качественной и количественной шкалы.

Раскрыты особенности геостатистической оценки, включающей качественное и количественное оценивание.

Разработан новый геоинформационный метод пространственной кластеризации.

Разработана формальная модель принятия решений на основе геоинформации.

Разработана методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Практическая значимость диссертации. Основные результаты диссертационного исследования позволяют: повысить качество анализа состояния отрасли; решать практические задачи по размещению ресурсов или анализу эффективности их размещения; повысить эффективность управления отраслью.

Полученные автором результаты нашли отражение в рамках аналитической ведомственной целевой программы «Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2010 годы)» при выполнении НИР по темам: «Сравнительный анализ международных и российских показателей статистики образования с целью расширения спектра международных сравнений», «Разработка методов сравнительной оценки региональных образовательных систем на основе статистических показателей», «Разработка системы индикаторов для оценки региональных систем начального и среднего профессионального образования с позиций качества и востребованности предоставляемых ими образовательных услуг». В рамках Федеральной целевой программы «Федеральная программа развития образования на 2006-2010 годы», направление (подпрограмма) «Развитие системы ведомственной статистики», «Разработка стратегии и формирование методологии модернизации профессионального образования в целях реализации стратегий социально-экономического развития субъектов Российской Федерации».

Материалы диссертационных исследований использованы в научных проектах: «О совершенствовании порядка сбора, обработки, анализа и презентации данных статистики образования», «Перспективное развитие технологий сбора, обработки, анализа и представления статистической информации», «Создание аналитических разделов и приложений, посвященных проблемам статистики общего образования, на информационном сайте Минобразования России» и др. Методика, разработанная в данной работе, была экспериментально проверена на сайте stat.edu.ru федерального уровня.

Публикации и апробация результатов исследования.

Основные положения диссертационной работы отражены в 16 публикациях, из которых 3 опубликованы в журналах, входящих в перечень ВАК.

Результаты работы докладывались и обсуждались: на Международном семинаре рабочей группы «Информационно-коммуникационные технологии статистике образования», организованный Институтом статистики ЮНЕСКО, 2-4 декабря 2009 года, Монтевидео, Уругвай; на Международном семинаре рабочей группы «Информационно-коммуникационные технологии статистике образования», организованный Институтом статистики ЮНЕСКО, 4-7 мая 2009 года, Рабат, Марокко; на Всероссийской конференции «Перспективы создания новой модели образования Российской Федерации», 24-25 ноября 2008 г., г. Москва, Федеральный институт развития образования; на 61-ой научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых МИИГАиК, посвященная 25-летию первого полета в космос Савиных Виктора Петровича, 5-6 апреля 2006 года. Московский государственный университет геодезии и картографии.

Объем и структура работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка литературы. Диссертационная работа изложена на 156 страницах машинописного текста.

Заключение Диссертация по теме "Геоинформатика", Зайцева, Ольга Викторовна

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Доказана возможность применения методов кластерного анализа для решения задач организации отраслевых ресурсов и управления.

2. Дано развитие методов кластерного анализа на основе использования геоданных.

3. Обосновано понятие геостатистические данные и раскрыто его сущностное содержание в аспекте геоинформатики.

4. Исследованы нечисловых геостатистических данных и дан анализ их особенностей при использовании в геоинформационных технологиях.

5. Разработаны формальные модели управления как основа использования в геоинформационных технологиях.

6 Исследован метод применения индикаторов для анализа состояния отрасли и как инструмент управления.

7. Разработка методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

8. Разработана методика пространственной кластеризации на основе геоинформационного подхода.

Сформулированная цель диссертационной работы достигалась решением основной научной задачи, которая состояла в разработке комплексной методики применения геоинформационных технологий на основе специальных моделей и решения новых задач.

Доказательством обоснованности вывода являются следующие положения.

Показано:

Отрасль, как сложная геосистема, является сложной распределенной гетерогенной системой, для управления которой необходимо использовать пространственные отношения.

Носителями пространственных отношений являются геоданные. А инструментом их использования в управлении являются геоинформационные технологии.

Исследование взаимосвязи потоков информации и геоинформации при управлении отраслью показало, что в качестве обратных потоков используется статистическая информация.

Исследование решений задачи пространственного размещения локальных ресурсов показало их непригодность для размещения отраслевых ресурсов.

Исследование современных подходов использования информационных систем в управлении дало возможность определить место ГИС и дать классификацию ГИС применительно к разным уровням управления.

Объекты отраслевого управления тесно связаны с региональными и муниципальными объектами.

Доказано:

Необходимость введения понятия «геостатистические данные» и раскрытие его сущностного содержания в аспекте приложений геоинформатики, а не геологии, как оно использовалось раньше.

Необходимость применения нечисловых геостатистических данных в геоинформационных технологиях управления.

Необходимость введения ряда специальных моделей для геоинформационных технологий управления.

Наличие в графических элементах геоинформационных технологий и ГИС базовых кластеров, которые могут служить основой для пространственной кластеризации.

Предложено:

Формальные модели ситуационного управления для информационной определенности и неопределенности.

Применение методов нечисловой статистики в геоинформационных технологиях анализа пространственных объектов.

Применять методы индикационного анализа в геоинформационных технологиях.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты опубликованы в 15 печатных работах, докладывались на научных конференциях и семинарах.

Соответствие полученных результатов исследования требованиям, предъявляемым к содержанию решения научной задачи, свидетельствует о достижении цели работы.

Научная новизна работы определяется получением новых научных результатов:

Дано новое решение задачи пространственного размещения.

Метода пространственной кластеризации как инструмента управления ресурсами отрасли.

Методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Достоверность и обоснованность полученных в диссертации результатов подтверждается: применением исходных данных и математических моделей, адекватных реальным условиям функционирования существующих компьютерных сред и ГИС; экспериментальным подтверждением эффективности разработанных методов и моделей.

Наиболее существенные результаты, полученные автором.

Методика формирования рейтинга объектов отрасли на основе геоинформационного подхода.

Новое решение задачи пространственного размещения.

Новый подход формирования пространственных кластеров.

В целом разработан новый методический подход, позволяющий использовать основные результаты диссертационного исследования в развитии теории и практики геоинформационных технологий, а также при создании систем отраслевого управления.

Предметная область перспективных исследований по тематике работы не ограничивается рамками данной диссертации и предполагает в последующем углубленную разработку вопросов, связанных, прежде всего, с разработкой новых методов и моделей управления.

Заключение

Исследование геоинформационных технологий управления отраслевыми системами, а также анализ научных публикаций показало следующее.

В процессе проведения исследования существующих технологий управления отраслью были выявлены недостатки, присущие известным методам и технологиям управления.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата технических наук, Зайцева, Ольга Викторовна, Москва

1. Агранович М.Л., Кожевникова О. Н., Зайцева О.В. Проблемы и тенденции развития образования в Российской федерации. Региональный аспект. Статистический аналитический информационный сборник. М.: ООО, «Корвет», 2005 -. 380 с

2. Агранович М.Л., Дымарская О. Я., Зайцева О.В., Мониторинг качества подготовки выпускников программ профессионального образования М.: Национальное агентство развития квалификаций Российского союза промышленников и предпринимателей, 2010. - 47 с

3. Алексеева A.C., Зайцева О.В. Непрерывное образование основные понятия и определения. / Вестник ТГТТУ. 2009. Выпуск 7 (85). С. 106109

4. Ашпиз Е.С. Мониторинг земляного полотна при эксплуатации железных дорог. М.: Путь-прес, 2002. - 112 с.

5. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. М.: Наука, 1975. - 408 с.

6. Болыпев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. -М.: Наука, 1983 (3-е изд.).

7. Ю.Боярский А. Я., Громыко Г. Л., Трудова М. Г. Общая теория статистики. М.: Издательство МГУ, 1985.11 .Бугаевский Л., М. , Цветков В.Я. Геоинформационные системы. М.: Златоуст, 2000. - 224 с.

8. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия /Гл. ред. Ю.В. Прохоров. М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. - 910 с.

9. Волков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. Учебник. М.: ЮНИТИ, 1998 - 423 с.

10. Гавриленков A.B. Основы теории принятия решений в проектировании железных дорог: Диссертация на соискание ученой степени д-ра технических наук. М.: МИИТ,., 1989. - 375 с.

11. Гаврилов А.И. Региональная экономика и управление. М. : ЮНИТИ, 2002 - 239 с.

12. Геодезия, картография, геоинформатика, кадастр: Энциклопедия. В 2-х т. /Под ред. A.B. Бородко, В.П. Савиных. М.: ООО «Геодезкартиздат», 2008. - Т. I - 496 с. Т. II - 464 с.

13. Герчук Я. П. Графические методы в статистике. М.: Статистика, 1968.

14. Гнеденко Б.В. Очерк по истории теории вероятностей. М.:УРСС, 2001.-88 с.

15. Грачева М.В. Анализ проектных рисков. / Учеб. пособие М.: Финанстатимформ, 1999 - 216 с.

16. Зайцева О. В. Индикаторы как инструмент управления отраслью 5 // Методы управления и моделирования. Вып.5. - 2005. с. 5-9.24.3айцева О. В. Статистика и геостатистика // Методы управления и моделирования. Вып.4. - 2004. с. 10-16.

17. Зайцева О.В. Статистика и геостатистика // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/ Под общ.ред. Б.Б. Овезова М.: МАКС Пресс,2004. - Вып.4. - с.10-16.

18. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Геоинформатика. М.: МаксПресс 2001 - 349 с.

19. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Прикладная геоинформатика. М.: МаксПресс 2005 - 360 с.

20. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Мордвинов В.А., Найханова Л.В., Овезов Б.Б., Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Получение знаний для формирования информационных образовательных ресурсов. М.: ФГУ ГНИИ ИТТ «Информика», 2008 - 440 с.

21. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Критерии готовности к использованию информационных технологий. // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований -2009. № 3. -с.84- 85.

22. Изыскания и проектирование железных дорог: Учебник для вузов ж.-д. трансп./И.В.Турбин и др.; Под ред.И.В.Турбина. М.: Транспорт, 1989.-479 с.

23. Инженерная геодезия. Учебник для вузов ж.-д. Транспорт / Под ред проф. С.И. Матвееа. М.: УМК МПС РФ, 1999. - 455с.

24. Кантор И.И. Изыскания и проектирование железных дорог. М.: ИКЦ «Акдемкнига», 2003. - 288 с.

25. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

26. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.-899 с.

27. Кендалл М., Стьюарт А. Теория распределений. М.: Наука, 1966. -566 с.

28. Кендэл М. Ранговые корреляции. М.:Статистика, 1975. - 216 с.

29. Коваленко Н.И. Система ведения путевого хозяйства с учетом ресурсосбережения и совершенствования структуры его подразделений.- Самара, СамИИТ, 2000. 147 с.

30. Конолли Т., Бегг К., и др. Базы данных: проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика, 2-е изд.: Пер. с англ.: Уч. пос. -м,: Издательский дом «Вильяме», 2000. 1120 с.

31. Коншин Г.Г. Вибросейсмическая диагностика эксплуатируемого земляного полотна / ВНИИЖТ. М.: Транспорт, 1994. - 216 с.

32. Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин C.B., Райх В.В. Базы данных: интеллектуальная обработка информации. М.: из-ль Молгачева C.B., 2001,-496 с.

33. Коугия В.А., Матвеев С.И., Ниязгулов У.Д. и др. Инженерная геодезия. Учебник для ВУЗов ж.д. транспорта. / М.: УМК МПС РФ, 2000.-455 с.

34. Кривцов B.C., Орлов А.И., Фомин В.Н. Современные статистические методы в стандартизации и управлении качеством продукции. — Журнал «Стандарты и качество». 1988. No.3. С.32-36.

35. Круглов В.М. и др. Комплекс для определения параметров пути.// М.: Путь. 2002, № 2. - С. 5 - 8.

36. Кудлаев Э.М., Орлов А.И. Вероятностно-статистические методы исследования в работах А.Н.Колмогорова. — Журнал «Заводская лаборатория». 2003. Т.69. № 5. С.55-61.

37. Кендалл М., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

38. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.-899 с.

39. Кендэл М. Ранговые корреляции. М.¡Статистика, 1975. - 216 с.

40. Лёвин Б.А., Коугия В.А., Матвеев С.И. Геоинформационные системы на железной дороге.// ГЕОДЕЗИСТЪ, 2002, № 1. С. 8 - 11.

41. Левин Б.А., Круглов В.М., Матвеев С.И., Цветков В.Я., Коугия В.А. Геоинформатика транспорта. М.: ВИНИТИ РАН, 2006. - 336 с.

42. Левин Б.А., Круглов В.М., Матвеев С.И., Цветков В.Я., Коугия В.А. Геоинформатика транспорта. М.: ВИНИТИ РАН, 2006. - 336 с.

43. Лёвин Б.А., Матвеев С.И., Цветков В.Я. Концепция создания геоинформационных систем железнодорожного транспорте / Геодезия и геоинформатика в транспортном строительстве. М.: МПС РФ, МГУПС (МИИТ), 2001. С. 3-7.

44. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества. М.: Изд-во стандартов, 1979. - 200 с.

45. Лютый A.A. Язык карты: сущность, системы, функции. М.: ИГ РАН, 2002. - 327 с.

46. Мазина A.C. Исследование технологии визуального моделирования в геоинформатике: автореферат диссертации на соискание кандидата технических наук : 25.00.35 / Моск. гос. ун-т путей сообщ. (МИИТ) МПС РФ. Москва, 2004. - 24 с.

47. Максудова Л.Г., Цветков В.Я. Информационное моделирование как фундаментальный метод познания. // Геодезия и аэрофотосъемка, 2001, №1. с.102-10б!

48. Максудова Л.Г., Цветков В.Я. Информационное моделирование как фундаментальный метод познания. // Геодезия и аэрофотосъемка, -2001, №1. - с.102-106.

49. Максудова Л.Г., Савиных В.П., Цветков В.Я Интеграция наук об окружающем мире в геоинформатике // Исследование Земли из космоса.- №1. 2000. с.46-50.

50. Матвеев С.И., Коугия В.А., Цветков В .Я. Геоинформационные системы и технологии на железнодорожном транспорте. М.:УМК1. МПС России, 2002. с. 288.

51. Матвеев С.И., Садакова М.Н. Измерение осадок железнодорожного пути экспериментального кольца ВНИИЖТа.//Астрономические и геодезические исследования. Труды VII съезда ВАГО. М.: ВТИ, 1982,-С. 100-110.

52. Миронов B.C. Оценка вариантов проектных решений при выборе начальных технических параметров линии в условиях неопределенности. // Технико-экономическая эффективность проектных решений железных дорог. Тр. МИИТ.,- М. МИИТ, 1982 -Вып. 715.

53. Миронов B.C., Козлов В.Ю., Копыленко В.А. и др. Технология и автоматизация железнодорожных изысканий: Учебное пособие для вузов ж.-д транспорта / Под ред. В.С.Миронова. М.: МИИТ, 1994.-88 с.

54. Митрофанов К.Г.Зайцева О.В. Применение инновационных компьютерных технологий в сфере образования: основные аспекты и тенденции. / Вестник ТГГГУ. 2009. Выпуск 10 (88). С. 108-114.

55. Монахов C.B., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных систем. М.: Просвещение, 2005. - 264 с.

56. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других; статистических методов. / Заводская лаборатория. 1992. Т.58. № 1. С.67-74. ,

57. Орлов А.И. Сертификация и статистические методы. Журнал"Заводская лаборатория". 1997. Т.63. № 3. С.55-62.74.0рлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (Обзор). -Журнал «Заводская лаборатория». 1990. Т.56. No.3. С.76-83.

58. Орлов А.И: Эконометрика. Учебник для вузов. Изд. 2-е, исправленное и дополненное. М.: Изд-во "Экзамен", 2003. - 576 с.

59. Плошко Б.Г., Елисеева И.И; История статистики: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 1990. - 295 с.

60. Поляков А.А-, Цветков В. Я., Компьютерные информационные технологии в образовании. М.: МГУГиК, 2006 - 96с.

61. Поляков A.A., Цветков В.Я. Прикладная информатика М.: "Янус-К", 2002.-392с.

62. Поляков A.A., Цветков В.Я. Прикладная информатика: Учебно-методическое пособие: В! 2-х частях: Часть .1 / Под общ.ред. А.Н. Тихонова- М.: МАКС Пресс. 2008 -788 с.

63. Раушенбах Г.В. Меры близости и сходства. В сб.: Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985.- С.169-174.

64. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Матвеев С.И., Дулин С.К. Интегрированная система управления железной, дорогой./ Под ред.

65. В. И. Якунина. М.: ИПЦ «Дизайн. Информация. Картография», 2008- 146 с.

66. Розенберг И.Н., Старостина Т.А. Решение задач размещения с нечеткими данными с использованием геоинформационных систем. — М.: Научный мир, 2006 208 с.

67. Розенберг И.Н., Соловьев И.В., Цветков В.Я. Комплексные инновации в управлении сложными организационно-техническими системами, /под ред. В.И. Якунина М.: Феория, 2010 — 248 с.

68. Саймон А. Стратегические технологии баз данных: Пер.с англ.- М.: Финансы и статистика, 1999:- 564 с.

69. Самарский А. А., Михайлов А. П. Математическое моделирование. Идеи. Методы. Примеры. — 2-е изд., испр. — М.: Физматлит, 2001.

70. Соловьёв Ю.А. Системы спутниковой навигации.' М.: ЭКО-ТРЕНДЗ, 2000.-268 с.

71. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 2 // под ред. Ллойда Э., Ледермана У., Айвазяна С.А., Тюрина Ю.Н.- М.: Финансы и статистика, 1990.-526 с.

72. Стрелец И.А. Новая экономика и информационные технологии. М.: "Экзамен", 2003 -256 с.

73. Струченков В. И. Методы оптимизации трасс линейных сооружений в системах автоматизированного проектирования. В' кн.: Автоматизация проектирования объектов транспортного строительства/Сб. науч. тр. ВНИИ трансп. стр-ва. М.: Транспорт, 1986.-С, 4—-15.

74. Теория управления/ Под общей ред. А.Л.Гапоненко, А.П. Панрушина.- М.: Из-во РАГС, 2004. 558 с.

75. Тиори Т., Фрай Дж. Проектирование структур баз данных. М.: Мир, 1985.-288 е., 320 с.

76. Тихонов А.Н. . Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. М.: МаксПресс 2001 -312 с.

77. Тихонов А.Н., Иванников А,Д., Соловьёв И.В., Цветков В Л. Основы управления сложной организационно-технической системой. Информационный аспект. М.: МаксПресс, 2010.-228с.

78. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой. Информационный аспект. -М.: МаксПресс, 2010. 136 с.

79. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000.-352 с.

80. Турбин И.В. О сравнении вариантов проектных решений в условиях недостаточно достоверной информации о грузообороте расчетного года. М.: труды, МИИТ, вып. 3884. 1971 с. 32-36.

81. Турбин И.В., Гавриленков A.B., Кантор И.И. и др. Изыскания и проектирование железных дорог. Учебн. для вузов ж.-д. трансп. / Под ред. И.В. Турбина. М.: Транспорт, 1989. 479 с.

82. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ.- М.: Мир, 1981.-693 с.

83. Хансен Г., Хансен Дж. Базы данных: разработка и управление: Пер. с англ. М.: ЗАО «Издательство «БИНОМ», 1999. - 704 с.

84. Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.: Финансы и статистика, 1998. -288 с.

85. Цветков В.Я. Геоинформационное моделирование // Информационные технологии, 1999, №3. с. 23- 27.

86. Цветков В.Я. Цифровые карты и цифровые модели // Геодезия и аэрофотосъемка, 2000, №2. - с. 147-155.

87. Цветков В.Я. Геомаркетинг М.: Финансы и статистика, 2002 -224с.

88. Цветков В.Я. Кужелев П.Д. Геоинформационные системы и технологии как новый метод изучения транспортных сетей // Геодезия и аэрофотосъемка 2002. №5 с. 156-161.

89. Цветков В.Я., Решетнева Т.Г., Булгакова Т.В., Т.Г. Мазина A.C. Основы геоинформационного мониторинга // Вестник Амурского государственного университета / серия: Естественные и экономические науки. 2003. -21. С .75-78.

90. Цветков В.Я., Зайцева О.В. Общий подход получения знаний // Методы управления и моделирования: Сборник научных трудов/

91. Под общ.ред. Б.Б. Овезова М.: МАКС Пресс, 2004. - Вып.4. - с.7-10.

92. Цветков В.Я. Основы теории предпочтений. М.: Макс Пресс 2004 - 48 с.

93. Цветков В.Я., Зайцева О. В. Метод показателей как инструмент исследования социально-экономических явлений // Методы управления и моделирования. Вып.5. - 2005. с. 10-13.

94. Цветков В.Я., Зайцева О.В. Геостатистика как инструмент управления // Геодезия и аэрофотосъемка. — 2007. №5. - с. 134 -137

95. Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка. -2007.-№3.-с. 174-184.

96. Цветков В.Я. Информационные технологии в управлении. Учебное пособие. М.: Московский государственный университет геодезии и картографии, 2008. - 110 с.

97. Цветков В.Я. Государственное регулирование земельно-имущественных отношений. М.: Московский государственный университет геодезии и картографии, 2008. — 99 с.

98. Шмойлова Р. А., Бесфамильная Е. Б., Голубкова Н. Ю. Теория статистики. М.: Финансы и статистика, 1996.

99. Экономическая информатика. Введение в экономический анализ информационных систем. М.: ИНФРА-М.- 2005. - 958 с.

100. Энциклопедия. Железнодорожный транспорт./ М.: Большая Российская энциклопедия, 1994. 559 с.

101. Barteime, N. Geoinformatik Modelle, Strukturen, Funktionen. -Springer Verlag., 1999.

102. Bernhardt, U.: GIS-Technologien in der New Economy: Markttransparenz durch Geoinformationssysteme. Heidelberg: Herbert Wichmann, 2001.

103. Bjerhammar F. Theory of errors and generalized matrix inverses.-N.Y.: ELSEVIER, 1973, 420 p.

104. Gangeni A., Pisanelli D.M., Steve G. An Overview of the ONIONS Project: Applying Ontologies to the Integration of Medical Terminologies // Data & Knowledge Engineering, 1999.V.31. Pp. 183220.

105. Geoinformatik / Lexikon Institut für Geodäsie und Geoinformatik (GG) AUF Universität Rostock © 2001-2004.124. http://www.tech-faq.com/decision-support-system.html.

106. Heywood I., Cornelius S., Carver St. An introduction to Geographical Information Systems / Third Edition/ Pearson Education Limited, 2006 -426 p.

107. Hill Linda L. Georeferencing: The Geographic Associations of Information MIT Press Cambridge, Massachusetts, London, England-2009, - 272 p.

108. ISO OSI/TC 211: Geographic Information/ Geomatics, International Draft Standart.

109. Lexikon der Kartographie und Geomatik: in zwei Banden.- Heidelberg; Spekrum Akademisher verlag Berlin / Bdl/ A bis Karti/ - 2001 - 453 s.

110. Olga Zaytseva (Russian Federation), Katsiaryna Miniukovich (Belarus), Khalida Shatat (Jordan) etc. «Guide to measuring information and communication technologies (ICT) in education» / UNESCO Institute for statistics, Montreal, Canada. 2009.

111. Power, D. J. (2002). Decision support systems: concepts and resources for managers. Westport, Conn., Quorum Books.

112. Rozenberg I.N., Tsvetkov V.Ya. The Geoinformation approach // Eurupean Journal of Natural History. 2009. . - № 5 . - p 102 -102.

113. Smith, B., and D. M. Mark. Geographical categories: An ontological investigation. // International Journal of Geographical Information Science. -2001. 15 (7). -p.591-612.

114. Stephens, W. and Middleton, T. (2002). Why has the uptake of Decision Support Systems been so poor? In: Crop-soil simulation models in developing countries. 129-148 (Eds R.B. Matthews and William Stephens). Wallingford:CABI.

115. Tsvetkov V.Ya. Information objects and information Units // Eurupean Journal of Natural History. 2009. . - № 2 . - p 99.

116. The teaching of statistics / Studies in mathematical education, vol.7. -Paris, UNESCO, 1991. 258 pp.

117. Worboys, M., and M. Duckman. GIS: A Computing Perspective. 2nd ed. Boca Raton, FL: CRC Press, 2004.