Статистическая обработка данных для задач управления состоянием территориальных систем (на примере обеспечения пожарной безопасности республики башкортостан)
0На правах рукописи
БЛИНОВА Дарья Викторовна СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СИСТЕМ (на примере обеспечения пожарной безопасности Республики Башкортостан) Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Уфа – 2009 1
Работа выполнена на кафедре автоматизации проектирования информационных систем Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Уфимский государственный авиационный технический университет» Научный руководитель д-р техн. наук, проф.
ГВОЗДЕВ Владимир Ефимович Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.
ГОРБАТКОВ Станислав Анатольевич проф. каф. математики и информатики Филиала Всероссийского заочного финансово экономического института в г. Уфе канд. техн. наук ТОКАРЕВ Дмитрий Владимирович доц. каф. вычислительной техники и инженерной кибернетики Уфимского государственного нефтяного технического университета Ведущая организация Институт проблем управления сложными системами РАН, г. Самара
Защита диссертации состоится 9 декабря 2009 г. в 10:00 час на заседании диссертационного совета Д-212.288. при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. К. Маркса,
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета
Автореферат разослан « » ноября 2009 г.
Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф. В.В. Миронов
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность работы Одной из актуальных задач управления территориальными системами, имеющей важное социальное и экономическое значение, является повышение пожарной безопасности территориальных объектов.
Территориальная система (ТС) представляет собой совокупность природ ных и технических объектов, находящихся в тесной взаимосвязи. Управление ТС должно осуществляться с учетом единства природной, техногенной, соци альной, экономической компонент. Эффективное управление состоянием ТС на разных уровнях невозможно без комплексного анализа данных, характеризую щих состояние объекта управления.
Вопросам информационного обеспечения задач управления состоянием территориальных систем посвящено большое число работ отечественных и за рубежных авторов, в частности, работы А. М. Берлянта, М. А. Шахраманьяна, М. К. Бочарова, С. К. Шойгу, А. С. Викторова, В.С. Тикунова, А. В. Кошкарева, Р. З. Хамитова, В.Т. Жукова, Б. Г. Ильясова, М. Б. Гузаирова, Р. А. Бадамшина, В. Г. Крымского, Н. И. Юсуповой, В. И. Васильева, Л. Р. Черняховской, И. У. Ямалова, С. В. Павлова, N. E. Ellis, M. O. Hill, R. D. Swetnam, R. J. M. Lenz и др. Тем не менее, проблема обеспечения задач управления полной, свое временной, достоверной, непротиворечивой информацией ещ далека от окон чательного решения. Это обусловлено многими причинами, среди которых:
необходимость обеспечения сопоставимости данных, характеризующих состоя ние ТС;
сложность получения, сбора, передачи, систематизации и хранения данных;
недостаточный уровень развития методов комплексного оценивания состояния по совокупности разнотипных признаков состояния, и др.
В современных системах информационной поддержки основное внима ние уделено задачам оперативного управления состоянием пожарной безопас ности, а функциональные возможности таких систем, ориентированные на так тическое и стратегическое управление требуют дополнительного развития.
Учитывая сложность и взаимосвязанность протекающих в территориаль ной системе природных и техногенных процессов, недостаточную изученность их механизмов, среди методов комплексного анализа территориально временной изменчивости состояния ТС широкое распространение получили математико-статистические методы в сочетании с геоинформационными тех нологиями.
Комплексный анализ текущего состояния ТС и его территориально- вре менной изменчивости является неотъемлемой частью информационного обес печения тактического и стратегического управления состоянием ТС. В рамках комплексного анализа состояния ТС в качестве самостоятельной задачи следует выделить решение задачи типологической классификации с использованием математико-статистических методов. Это обусловлено тем, что решение задачи классификации с использованием математико-статистических методов позво ляет получить информационную основу для решения таких управленческих за дач, как оценка эффективности ранее принятых мер по улучшению состояния территорий, комплексная оценка состояния территории, анализ динамики из менчивости состояния ТС, и др.
Указанные обстоятельства обосновывают актуальность темы настоящего исследования, направленного на разработку и усовершенствование методов статистической обработки данных для задач управления состоянием ТС и ис пользование полученных результатов для информационной поддержки реше ния задач управления пожарной безопасностью на территории Республики Башкортостан.
Объектом исследования в данной работе является разработка математи ко-статистических методов обработки данных, предназначенных для задач управления состоянием территориальных систем.
Предметом исследования является разработка и совершенствование ма тематико-статистических методов, позволяющих повысить точность статисти ческого анализа малых по объему и низких по точности данных, характери зующих состояние пожарной безопасности на территории Республики Башкор тостан.
Цель работы и задачи исследования Целью работы является разработка и совершенствование методов стати стической обработки малых по объему и низких по точности данных и исполь зование полученных результатов для задач стратегического и тактического управления состоянием пожарной безопасности на территории Республики Башкортостан.
Для достижения поставленной цели требуется решить следующие задачи:
1. Разработать унифицированную параметрическую модель для оцени вания законов распределения непрерывной случайной величины, направленную на совершенствование процедуры статистического анализа данных, характери зующих состояние ТС, и позволяющую за счет этого повысить точность вос становления законов распределений непрерывных случайных величин при ма лых объемах исходных данных;
2. Разработать математико-статистический метод построения классифи кационных шкал, позволяющий усовершенствовать методику типологической классификации участков ТС при малых по объему и низких по точности выбо рочных данных;
3. Усовершенствовать методику анализа территориально-временной из менчивости состояния ТС и метод анализа тенденций е изменения, в том числе по совокупности характеристик состояния;
4. Использовать разработанные и усовершенствованные модели, методы и методики для статистической обработки данных, связанных с решением задач управления пожарной безопасностью на территории Республики Башкортостан.
Методика исследования В работе использовались методы системного анализа, математической статистики и теории информации, методы структурного и геоинформационного моделирования.
Научная новизна результатов Научная новизна работы содержится в следующих результатах:
1. Унифицированная параметрическая модель оценивания закона распределения непрерывной случайной величины предложена впервые и отличается от известных системным объединением трх классов известных унимодальных одно- и двупараметрических законов распределения.
Предлагаемая модель позволяет в единой форме представить широкий спектр унимодальных законов распределения непрерывных случайных величин. Это позволяет, по сравнению с известными моделями аналогичного назначения, повысить точность оценивания законов распределения случайных величин, в том числе при малых по объему и низких по точности данных. В ходе проведенных исследований определена область применимости модели.
2. Метод построения классификационных шкал предложен впервые и отличается от известных тем, что он основан на использовании законов распре деления порядковых статистик. Предлагаемый метод, в отличие от известных методов аналогичного назначения, позволяет строить классификационные шка лы с пересекающимися классами состояния в случае, когда теоретическая мо дель закона распределения характеристического признака заранее неизвестна.
Использование метода, по сравнению с известными методами аналогичного назначения, позволяет уменьшить информационные потери, связанные с груп пированием выборочных данных.
3. Усовершенствован метод анализа тенденций изменения состояния ТС, в том числе по комплексу характеристических признаков. Метод отличается от известных тем, что в его основу положено системное сочетание результатов решения задачи типологической классификации ТС и аппарата статистических индексов.
Практическая значимость 1. На основе полученных теоретических результатов усовершенствована инженерная методика, предназначенная для анализа территориально-временной изменчивости состояния ТС. Разработанная методика позволяет полностью формализовать процедуру построения классификационных шкал для случая пе ресекающихся классов состояния.
2. На основе обработки статистических данных, характеризующих по жарную обстановку на территории Республики Башкортостан, разработаны те матические подборки картографических материалов, получены оценки текуще го состояния пожарной безопасности территориальной системы и е отдельных муниципальных образований, а также тенденции изменения их состояния.
Основные результаты работы внедрены в Управлении по чрезвычайным ситуациям при правительстве Республики Башкортостан и в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета.
Системная эффективность работы выражается в следующем:
техническая эффективность заключается в повышении точности стати стической обработки данных для задач управления состоянием ТС;
социальная эффективность заключается в том, что полученные резуль таты делают возможным повысить эффективность управления пожарной безо пасностью на территории Республики Башкортостан;
а также в том, что новые методы статистической обработки данных используются учебном процессе и позволяют повысить уровень подготовки специалистов в области информаци онных технологий;
научная эффективность выражается в разработке новых и совершенст вование известных моделей, методов и методик для обработки малых по объе му и низких по точности данных.
Связь темы исследования с научными программами Работа выполнена в период 2006 – 2009 гг. на кафедре автоматизации проектирования информационных систем Уфимского государственного авиа ционного технического университета в рамках грантов РФФИ 08-07-97011, 08-08-00630-а, 06-08-00446-а, 08-08-00774-а.
На защиту выносятся 1. Унифицированная параметрическая модель для восстановления зако нов распределения непрерывных случайных величин при малом числе и низкой точности исходных данных;
2. Метод построения классификационных шкал с пересекающимися классами состояния по выборочным данным, в том числе, по выборкам малого объема;
3. Метод анализа территориально-временной изменчивости состояния ТС и метод комплексного анализа состояния ТС по совокупности характери стик;
4. Тематические подборки картографических материалов, характери зующие состояние пожарной безопасности на территории Республики Башкор тостан, результаты статистического анализа текущей пожарной обстановки и тенденции е изменения.
Апробация работы Основные теоретические и практические результаты работы докладыва лись на следующих конференциях, форумах и семинарах: «Компьютерные нау ки и информационные технологии» (CSIT’2007, 2008);
Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2008, 2009 );
Всероссий ской научно-технической конференции «Мехатроника, Автоматизация, Управ ление» (С.-Петербург, 2008);
Всероссийской молодежной научной конферен ции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2008);
VI Республиканской научно практической конференции по проблемам безопасности и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций (Уфа, 2009).
Публикации Основные положения и результаты диссертационной работы опубликова ны в 13 источниках, включающих 6 статей, 7 материалов конференций и семи наров. Результаты работы опубликованы в 1 рецензируемом журнале Структура и объём работы Работа включает введение, 4 главы основного материала, заключение, библиографический список и приложения. Работа без библиографического спи ска и приложений изложена на 135 страницах машинописного текста, включая иллюстрации и таблицы. Библиографический список включает 90 наименова ний.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении приводится общая характеристика работы – обосновывается актуальность диссертационной работы, формулируется цель и задачи исследо вания, перечисляются методы исследования, отмечается научная новизна и практическая значимость полученных результатов.
Первая глава диссертации посвящена анализу проблем информационно го обеспечения задач управления состоянием территориальных систем. Эффек тивное управление состоянием ТС как на стратегическом, так и на тактическом уровне, требует разноаспектной информационной поддержки, основанной на комплексном анализе имеющихся данных о состоянии ТС.
Проведенный анализ документов, регламентирующих деятельность госу дарственных органов, обеспечивающих пожарную безопасность на территории Республики Башкортостан показал, что комплексный анализ территориально временной изменчивости состояния пожарной безопасности Республики Баш кортостан, а также тенденции е изменения являются одной из компонент ин формационной поддержки задач тактического и стратегического управления по предупреждению возникновения пожаров.
Проведенный анализ существующих систем информационного обеспече ния задач управления состоянием пожарной безопасности показал, что эти сис темы в основном ориентированы на информационное обеспечение задач опера тивного управления;
требуется дополнительное развитие компонентов системы, ориентированных на информационную поддержку задач тактического и страте гического управления.
Анализ литературных источников позволяет сделать заключение о том, что наибольшее распространение при моделировании ТС получили статистиче ские методы и математико-статистические модели. Это обусловлено тем, что при решении задач информационной поддержки управления ТС в силу объек тивных причин приходится сталкиваться с фундаментальной неопределенно стью, что обусловлено недостаточной изученностью механизмов, протекающих в ТС процессов и явлений.
В работах, посвященных исследованию территориальных систем, отмеча ется, что решение задач классификации территорий по значениям характери стических признаков составляет основу анализа состояния ТС. Выявлено место задачи типологической классификации в системе задач, связанных с тактиче ским и стратегическим управлением территориальными системами.
Проведенный анализ известных методов классификации показал, что ме тоды, основанные на статистической обработке данных, получили наибольшее распространение, часть из них реализована в составе программных пакетов.
Однако, как показали проведенные исследования, в силу того, что эти методы ориентированы на обработку большого объема данных, их использование для обработки данных малого объема приводит к противоречивым результатам. Та ким образом, проблема разработки статистических методов, ориентированных на обработку исходных данных малого объема и низкой точности, является ак туальной и может быть выделена в качестве самостоятельной задачи исследо вания.
Известно, что исчерпывающей характеристикой случайной величины яв ляется е закон распределения. Анализ подходов к оцениванию законов распре деления случайной величины по выборкам малого объема показал, что можно выделить три основные группы моделей: унифицированные параметрические модели, унифицированные непараметрические модели и модели, основанные на использовании функций вкладов. Наиболее перспективным является подход к оцениванию закона распределения случайной величины, использующий уни фицированную параметрическую модель, основанную на формализме Джейнса.
При этом построение оценок осуществляется на основе первых двух моментов случайной величины. Основной недостаток этой модели – наличие системати ческой погрешности, обусловленной использованием лишь первых двух на чальных моментов для восстановления законов распределения случайных вели чин. В связи с этим, в качестве самостоятельной задачи исследования следует выделить разработку модели, позволяющей в тех же условиях уменьшить вели чину систематической погрешности.
Сформулирована цель и выделены задачи работы.
Во второй главе, на основе анализа нормативных документов, регламен тирующих деятельность Управления Государственного Пожарного надзора РБ, разработаны системные модели процесса управления состоянием пожарной безопасности на территории РБ с использованием методологии IDEF0, что по зволило сформулировать требования к статистической обработке данных с уче том ограничений, накладываемых со стороны других задач. Фрагмент модели USED AT: AUTHOR: Семененко DATE: 09.04.20 09 WORKING READER DATE CONTEXT:
PROJECT: Д1 REV: 05.05.20 09 DRAFT приведен на рис. 1. RECOMMENDED NOTES: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 PUBLICATION A- Законы, но рмативные акты Ор ганизация Отчет о состо янии но рмативно -право во го по жарно й регулиро вания безопасности Но рмативные до ку менты Целевые пр ограммы Об еспечение Инфор мация готовности о пожарах сил и средств Науч но-тех нические Ор ганизация пр ограммы Результаты науч но -инфо рмационно го анализа об еспечения Статистика пр ошлых л ет Разработка Ко мплекс мер комплекса мер по жарно й безопасности Оценка д остаточности и эффективно сти меро пр иятий Материал ьно-технические средства Со тр удники Управление состоянием пожарной безопасности NODE: TITLE: NUMBER:
Рисунок 1 – Диаграмма верхнего уровня управления состоянием пожарной на территории РБ A безопасности на территории Республики Башкортостан Одной из задач, связанных информационной поддержкой управления, решаемых в Управлении, является решение задачи типологической классифи кации участков ТС. Данная задача, а так же задача оценивания состояния по жарной безопасности территории республики, в том числе по комплексу харак теристик, являются компонентами системы информационного обеспечения за дач, решаемых в блоке «Организация научно-информационного обеспечения».
В рамках настоящего исследования разработана унифицированная пара метрическая модель для оценивания законов распределения непрерывных слу чайных величин. В е основе лежит объединение трех классов известных уни модальных непрерывных законов распределения, при этом характеристикой масштаба распределения является значение среднеквадратического отклонения, в качестве характеристики формы закона распределения выступает коэффи циент вариации СV= /M[x], где M[x] – значение математического ожидания:
класс однопараметрических (экспоненциальных) законов распределения,, 1, для которых 0,22 С 3,33;
0, класс двухпараметрических законов распределения (гамма, вейбулла),,, 1, для которых 0,22 С 3,33;
0, класс двухпараметрических законов распределения (гаусса), 0,,,,, 1,, для которых С 0, где, 1 – задаваемые малые величины.
Возможность использования в качестве характеристики формы СV обу словлена тем, что в ранее проводившихся исследованиях было установлено, что учет границ интервала возможных значений случайной величины приводит к возникновению функциональной взаимосвязи между третьим, четвертым на чальными моментами и первым моментом (при фиксированном значении ).
Унифицированная параметрическая модель по сути представляет собой таблицу одно- и двухпараметрических унимодальных законов распределения случайных величин. Записи в таблице упорядочены в порядке уменьшения зна чения коэффициента вариации СV.
Укрупненная схема построения оценки закона распределения случайной величины с использованием предлагаемой модели представлена на рис. 2.
Исследование свойств оценок законов распределения случайных величин, получаемых на основе предлагаемой унифицированной параметрической моде ли, выполненное методом статистических испытаний, показало, что использо вание предлагаемой модели позволяет в сопоставимых условиях в 1,1 – 1,5 раз уменьшить систематическую погрешность оценивания закона распределения по сравнению с известными методами аналогичного назначения.
Выборочные Расчет Расчет Расчет данные математического среднеквадратического коэффициента ожидания : M[x] отклонения: вариации : СV Построение посредством Построение двух Построение оценки интерполяции ближайших закона распределения, нормированного закона нормированных законов соответствующей распределения, распределения, выборочным данным соответствующего СVi СV СVi+ значению СV таблица, содержащая типы и параметры законов распределения случайных величин, рассчитанных для единичного (нормированные законы распределения) Рисунок 2 – Схема построения закона распределения случайной величины на основе выборочных данных На рис. 3 в качестве примера приведены результаты, характеризующие точность и устойчивость оценок законов распределения на основе предлагае мой модели и известной модели, получаемой на основе формализма Джейнса.
Результаты соответствуют случаю, когда выборочные данные подчиняются гамма-распределению с коэффициентом вариации CV = 0,5.
[DN] M[DN] 0,18 0, 0, 0, 0, 0,12 0, 0, 0, 0, 0,06 0, 0, 0, 0, 0 0 20 40 60 80 100 N 0 20 40 60 80 100 N а б Рисунок 3 – Сравнение точности (а) и устойчивости (б) оценок законов распре деления случайных величин по результатам статистических испытаний:
– унифицированная параметрическая модель, получаемая на основе форма лизма Джейнса;
– предлагаемая унифицированная параметрическая модель В ходе исследований определена область применимости разработанной модели и сформулировано решающее правило выбора модели для оценивания закона распределения непрерывной случайной величины на основе выбороч ных данных с учетом их особенностей. Полученные результаты позволили раз работать алгоритм оценивания закона распределения случайной величины на основе известной и предложенной унифицированных моделей.
Из литературы известно, что в качестве закона распределения случайной величины внутри классов состояния используются законы распределения по рядковых статистик. В литературе приведены соотношения, связывающие ( ) плотность (x) закона распределения m-й порядковой статистики с инте гральным F(x) и дифференциальным f(x) законами распределения случайной ( ) величины Х. Однако, аналитически функцию (x) можно построить только для ограниченного набора F(x). Использование численного интегрирования снимает это ограничение, однако, практически возникают серьезные трудности при обработке хвостов распределений.
Для упрощения процедуры построения оценок законов распределения порядковых статистик в работе были выявлены зависимости между параметра ми закона распределения случайной величины F(x) и параметрами законов рас ( ) пределения внутри классов состояний (x). На рис. 4, в качестве примера, приведена часть полученных результатов, соответствующих случаю двух клас сов состояния.
CV – коэффициент вариа ции;
1 () – параметр, С характеризующий форму закона распределения случайной величины m= 2 m= внутри m-го класса со стояния при общем числе классов n.
0 1 2 3 4 Рисунок 4 – Зависимость характеристик формы распределения законов распре деления случайных величин внутри двух классов от характеристики формы распределения случайной величины Таким образом, в результате проведенных исследований разработана унифицированная параметрическая модель закона распределения непрерывной случайной величины, позволяющая полностью формализовать процедуру оце нивания F(x) по выборочным данным. Это, в свою очередь, позволило разрабо тать алгоритм, позволяющий полностью формализовать процедуру оценивания закона распределения m-й порядковой статистики при неизвестном заранее теоретическом законе распределения случайной величины.
Разработанная схема позволяет упростить получение результата без поте ри точности за счет исключения операции численного интегрирования.
В третьей главе разрабатывается метод построения классификационных шкал для случая пересекающихся классов состояния. Использование пересе кающихся классов позволяет избежать ситуации отнесения объектов с близки ми значениями характеристического признака в разные классы состояния. Раз биение значений характеристического признака на n классов с использованием пересекающихся классов приводит к получению 2n-1 интервалов группирова ния.
Разработан метод определения границ интервалов группирования с уче том вероятности попадания случайной величины в выделенный класс. Ук рупненный алгоритм определения границ интервалов группирования приведен на рис. 5.
На рис. 6, в качестве примера, проиллюстрировано определение границ интервалов группирования в зависимости от значения вероятности для случая двух пересекающихся классов, которые в этом случае выглядят следующим об гр гр гр гр гр гр разом: [02 ];
( 2 ;
1 ];
( 1 ;
8], где 1, 2 – границы первого и второго класса соответственно, – среднеквадратическое отклонение, рассчитанное по выборочным данным. Объекты, попавшие в данном примере во второй интер вал группирования, не обладают выраженными свойствами принадлежности к одному из классов состояний.
Строится функция закона распределения Находится максимальное случайной величины F (x) Задается Определяются...
значение расхождения минимальное значение границы истинной и ступенчатой вероятности интервалов функций: max F ( x) F ( x) Строится ступенчатая группирования x[ 0;
8 ] и заностится в массив.
оценка эмпирической Строятся интегральные функции F (.x) функции распределения порядковых статистик..
Находится минимальное mn ).( x) Увеличивается зачение ( значение массива и вероятности, пока соответсвующие ему 0,99 границы интервалов Рисунок 5 – Алгоритм определения границ интервалов группирования Правила формирова –– ( x) ния границ классов:
( 2) гр 1 2 1 1 2 0 = –– 2 ( x) гр 2 2 8 2 2 ( 2) = x1гр х гр x Рисунок 6 – Интервалы группирования для двух пересекающихся классов В результате исследования установлено, что предлагаемый метод, по сравнению с другими методами группирования, позволяет в 1,5 – 4 раза повы сить точность оценивания F(x) посредством кумулятивной функции, в том чис ле при выборках объема 5500. Это свидетельствует о том, что предлагаемый метод построения классификационных шкал позволяет уменьшить информаци онные потери, связанные с группированием исходных данных, в том числе, при малом числе исходных данных.
Для исследования влияния вида закона распределения, точности исход ных данных и объема выборки на построение классификационной шкалы был поведен статистический эксперимент, в результате которого установлено, что вероятность попадания объектов в определенный класс инвариантна к типу закона распределения случайной величины и зависит от числа классов группи рования, объема выборки N и точности регистрации данных. Приведено разра ботанное по результатам эксперимента решающее правило выбора значения ве роятности, обеспечивающего минимальное расхождение F(x) и кумулятивной функции:
0,9 при N 25 0,79 при N 25 0,71 при N 2 кл 0,91 при 25 N 100, 3кл 0,81 при 25 N 100, 4 кл 0,72 при 25 N 100, 0,92 при N 100 0,83 при N 100 0,73 при N где 2кл – оптимальное значение вероятности для двух классов состояния;
3кл – оптимальное значение вероятности для трех классов состояния;
4кл – оп тимальное значение вероятности для четырех классов состояния.
Полученные теоретические результаты послужили основой разработки инженерной методики анализа территориально-временной изменчивости со стояния ТС, позволяющей формализовать процедуру построения классифика ционных шкал с пересекающимися классами состояния, в том числе при малом объеме и низкой точности исходных данных.
Четвертая глава посвящена описанию результатов статистической обра ботки данных для задач управления состоянием пожарной безопасности на тер ритории Республики Башкортостан. Исходные данные получены в Управлении по чрезвычайным ситуациям при Правительстве Республики Башкортостан.
На рис. 7, в качестве примера, приведены результаты анализа территори ально-временной изменчивости состояния пожарной обстановки Республики Башкортостан по частным характеристикам состояния.
Классификация территории Республики Башкортостан Классификация территории Республики Башкортостан по числу погибших на пожарах по числу пожаров ( по данным 2006 г) ( по данным 2003 г) Нефтекамск Нефтекамск Агидель Агидель Уфа Уфа Октябрьский Октябрьский Стерлитамак Стерлитамак Салават Салават Кумертау Кумертау Сибай Сибай Число погибших на пожарах Число пожаров на 10 тыс населения на 10 тыс населения 4 малое число погибших (0,00 - 0,52) малое число пожаров (0 - 10,28) среднее число погибших (0,53 - 1,43) среднее число пожаров (10,29 - 15,66) большое число погибших (1,44 - и выше) большое число пожаров (15,67 - и выше) Рисунок 7 – Пример классификации территории Республики Башкортостан по значению характеристического признака На рисунке 8, в качестве примера, показана динамика изменения состоя ния пожарной безопасности муниципальных образований республики.
Описан метод анализа тенденций изменения состояния ТС по комплексу характеристик, основанный на системном сочетании результатов решения зада чи классификации и статистических индексов.
Приведены результаты использования разработанного метода для анализа тенденций изменения состояния пожарной безопасности Республики Башкор тостан (рис. 9). В приведенном примере в качестве характеристических призна ков учитывались: число погибших на пожарах (на 10 тыс. населения) и общее число пожаров (на 10 тыс. населения). Полученные тенденции являются осно вой принятия управленческих решений.
1, малое 1, % от общего числа муниц.
число Значения интегральных Индекс 1, пожаров стабильности характеристик 1, образований среднее 40 1, число 30 пожаров 0, 20 большое Индекс, хара 0, число ктеризующи 10 0,7 й изменение пожаров среднего 0 0, значения Год Год 2002 2007 2002 Рисунок 8 – Тенденции изменения Рисунок 9 – Тенденции изменения пожарной обстановки муниципаль- состояния территории РБ по ком ных образований РБ плексу признаков На основе статистической обработки данных реализована информацион ная поддержка решения задач, связанных с управлением состоянием Республи ки Башкортостан.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Разработана унифицированная параметрическая модель для оценивания законов распределения непрерывной случайной величины, основанная на сис темном объединении трех классов известных одно- и двухпараметрических унимодальных моделей законов распределения. Разработанная модель отлича ется от известных тем, что позволяет идентифицировать форму закона распре деления по значению коэффициента вариации. Модель позволяет формализо вать процедуру оценивания закона распределения непрерывной случайной ве личины и за счет этого повысить точность результатов статистического анализа в 1,1 – 1,5 раз по сравнению с аналогичными моделями, в том числе при малом числе исходных данных. Определена область применимости модели среди мо делей аналогичного назначения.
2. Разработан математико-статистический метод построения классифика ционных шкал, отличающийся от известных тем, что он основан на использо вании законов распределения порядковых статистик. Метод позволяет строить классификационные шкалы для случая пересекающихся классов состояния и, за счет этого позволяет, по сравнению с известными методами аналогичного на значения, уменьшить информационные потери, связанные с группированием исходных данных.
3. Усовершенствована методика анализа территориально-временной из менчивости состояния ТС за счет использования для статистической обработки данных классификационных шкал, соответствующих пересекающимся классам состояния. Полученные результаты позволяют полностью формализовать про цедуру типологической классификации ТС. Усовершенствован метод анализа тенденций изменения состояния ТС за счет системного сочетания методов ана лиза территориально-временной изменчивости состояния ТС и аппарата стати стических индексов. Метод отличается от известных тем, что позволяет полу чить оценку изменения состояния всей рассматриваемой территории и позволя ет оценить состояние ТС по комплексу разнотипных признаков.
На основе разработанных и усовершенствованных методов, моде 4.
лей и методик выполнена статистическая обработка данных для задач управле ния пожарной безопасностью. Получены тематические подборки картографи ческих материалов, характеризующих пожарную обстановку на территории Республики Башкортостан. Оценены тенденции изменения состояния пожарной безопасности на территории республики и отдельных муниципальных образо ваний как по частным, так и по комплексу характеристик.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ В РАБОТАХ В рецензируемых журналах из списка ВАК 1. Информационная поддержка анализа состояния территориальных сис тем по разнотипным признакам / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова) // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информати ка». 2009. Т. 12, № 1 (30). С. 9–15.
В других изданиях 2. Обеспечение сопоставимости оценок состояния территориальных объектов на основе индексов / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова), О. Я. Бежаева, Р. А. Газнанов // Проблемы и перспективы внедрения информа ционных технологий в Росводресурсах : сб. докл. Всерос. совещ. Федерального агентства водных ресурсов. Уфа : УГАТУ, 2006. С. 64–69.
3. Подсистема зонирования территории РФ по показателям водных ре сурсов в составе ГИС Росводресурсов / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блино ва), О. Я. Бежаева, Р. А. Газнанов, А. Е. Колоденкова, Д. С. Павлов // Там же. С.
100–110.
4. Определение интервалов группирования случайных величин с учетом свойств порядковых статистик / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова), О. Я. Бежаева // Компьютерные науки и информационные технологии : тр. 9-й Междунар. конф. (CSIT’2007). Красноусольск, 2007. Т. 2. С. 98–102. (статья на англ. яз.).
5. Многокритериальная оценка результатов классификации объектов / Д. В. Семененко (Блинова) // Мавлютовские чтения : всерос. молодежн. научн.
конф. : сб. тр. Уфа : УГАТУ, 2007. Т. 3. С. 216–217.
6. Разноаспектный анализ изменения состояния территориальных систем на основе статистических индексов / Д. В. Семененко (Блинова) // Там же. Уфа :
УГАТУ, 2008. Т.3. С. 243–245.
7. Унифицированная параметрическая модель закона распределения не прерывной случайной величины / Д. В. Семененко (Блинова) // Актуальные проблемы в науке и технике. Уфа : Диалог, 2008. Т. 1 Информатика, управление и компьютерные науки : Сб. ст. 3-й Всерос. зимн. шк.-сем. аспирантов и моло дых ученых. С. 13–17.
8. Определение условий применимости унифицированных параметриче ских моделей закона распределения непрерывной случайной величины / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова) // Проблемы машиноведения, процес сов управления и критических технологий: сб. науч. тр. Уфа : Гилем, 2008. С.
215–219.
9. Статистическая оценка изменчивости характеристик состояния терри ториальных систем / В.Е. Гвоздев, Д.В. Семененко (Блинова), А.Р. Мавлютов // Геоинформационные технологии в проектировании и создании корпоративных информационных систем: межвуз. науч. сб. Уфа : УГАТУ, 2008. С. 67–71.
10. Оценивание законов распределения порядковых статистик / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова), О. Я. Бежаева // Компьютерные нау ки и информационные технологии : тр. 10-й Междунар. конф. (CSIT’2008), Ан талия, Турция, 2008. Уфа : Мир печати, 2008. Т. 2. С. 78–81. (Статья на англ.
яз.).
11. Анализ состояния территориальных систем на основе решения задачи классификации / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова) // Мехатроника, ав томатизация, управление: 2-я Российск. мультиконф. по пробл. управления : сб.
тр. СПб. : ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2008. С. 166–169.
12. Типологическая классификация территориальных систем по показате лям пожарной безопасности на основе пересекающихся классов состояния / В. Е. Гвоздев, Д. В. Семененко (Блинова), И. У. Ямалов // Проблемы безопасно сти и защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций : Матер. VI Респ. науч.-практ. конф. Уфа, 2009. С. 67–69.
13. Комплексный анализ состояния территориальных систем на основе статистических индексов / Д.В. Семененко (Блинова) // Актуальные проблемы в науке и технике. Уфа : Диалог, 2009. Т. 1 Информатика, управление и компью терные науки: Сб. тр. 4-й всерос. зимн. шк.-сем. асп. и мол. ученых. С. 458–462.
Диссертант Д. В. Блинова БЛИНОВА Дарья Викторовна СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ ДЛЯ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЕМ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ СИСТЕМ (на примере обеспечения пожарной безопасности Республики Башкортостан) Специальность 05.13.10 – Управление в социальных и экономических системах АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Подписано в печать 03.11.09. Формат 60х84 1/16.
Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Times New Roman.
Усл. печ. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9.
Тираж 100 экз. Заказ № ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии УГАТУ 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса,