Дніпропетровський національний університет

Ємеляненко Тетяна Георгіївна

УДК 519.254:681.518

ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ДЛЯ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

В ЗАДАЧАХ ГІДРОГЕОХІМІЧНОГО МОНІТОРИНГУ

05.13.06 - Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Дніпропетровськ – 2007

Дисертацією є рукопис.

Роботу виконано в Дніпропетровському національному університеті Міністерства освіти і науки України.

Науковий керівник:

доктор технічних наук, професор Байбуз Олег Григорович, Дніпропетровський національний університет, завідувач кафедри математичного забезпечення ЕОМ.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Баранов Володимир Леонідович, заслужений діяч науки і техніки України, Інститут проблем моделювання в енергетиці
ім. Г.Є. Пухова Національної академії наук України, м. Київ, провідний науковий співробітник Відділення гібридних моделюючих і керуючих систем в енергетиці;

доктор технічних наук, професор Малайчук Валентин Павлович, Дніпропетровський національний університет, професор кафедри радіоелектронної автоматики.

Провідна установа

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є.Жуковського

"Харківський авіаційний інститут", м. Харків.

Захист відбудеться “ 15 ” червня 2007 р. о “ 14 ” годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 08.051.01 при Дніпропетровському національному університеті за адресою: 49044, м. Дніпропетровськ, пр. К.Маркса, 35, корп. 3.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Дніпропетровського національного університету за адресою: 49050, м. Дніпропетровськ, вул. Козакова, 8.

Автореферат розіслано “ 11 ” травня 2007 року.

Учений секретар

спеціалізованої вченої ради Земляна С.В.

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. Проблема оцінки екологічного стану водноресурсного потенціалу актуальна для всіх регіонів України. Стан довкілля вимагає ведення постійного екологічного моніторингу техногенно навантажених територій.

Аналіз даних гідрогеохімічного моніторингу територій гірничо-збагачувальних комбінатів (ГЗК) свідчить про наявність структурних змін у гідрогеохімічних процесах, що там відбуваються, це ускладнює застосування більшості методів статистичного аналізу даних. Актуальною є розробка нових методів аналізу та оцінки процесів зі структурними змінами. Застосування методів, що базуються на сплайн-перетвореннях, для аналізу таких процесів дозволяє підвищити достовірність одержаних статистичних моделей. Вагомий внесок у розробку теорії сплайн-функцій зробили Дж. Альбер, К. де Бор, Е. Нільсон, Дж. Уолш, І. Шоенберг, С.Б. Стєчкін, Ю.М. Субботін, Ю.С. Зав’ялов, А.О. Лигун, Б.Г. Марченко, В.П. Денисюк, О.П. Приставка, П.О. Приставка, В.А. Василенко, В.М. Вапник та інші.

Для підвищення достовірності отриманих результатів використовується група методів, призначених для розв’язання одних і тих самих задач. Різні методи обробки та аналізу даних дають, взагалі кажучи, відмінні результати. Перед дослідником постає завдання вибору методу або побудови групової оцінки за всіма методами. Це завдання може бути виконане на основі методів підтримки прийняття рішень. Значний внесок у розвиток теорії прийняття рішень зробили К. Ерроу,
О. Моргенштерн, Дж. фон Нейман, Е. Мулен, Р.Л. Кіні, Х. Райфа, Т. Сааті,
Б.Г. Міркін, В.І. Вольський.

Проведений огляд стану розробки систем екологічного моніторингу та геоінформаційних систем підтримки прийняття рішень (ГІСППР) свідчить про те, що більшість із них належать до класу систем підготовки даних для фахівців предметної галузі. Такі системи лише певним чином обробляють вихідну інформацію та подають її у зручному для користувача вигляді, у той час як актуальною є розробка системи підтримки прийняття рішень (СППР), що належить до класу систем формування рекомендацій для особи, яка приймає рішення (ОПР).

Виникає завдання створення нової інформаційної технології підтримки прийняття рішень, що дозволила б підвищити достовірність та інформативність аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу. В основу інформаційної технології пропонується покласти моделі гідрогеохімічних процесів зі структурними змінами, а також методи, які дозволили б формувати рекомендації для підтримки прийняття рішень ОПР.

Наукове завдання. Створення інформаційної технології для підтримки прийняття рішень підчас оцінки та аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Результати дисертаційної роботи отримано в період 2004–2006 рр. за тематичними планами науково-дослідних робіт:

– держбюджетної теми 5-076-04 “Теоретичні основи розробки геоінформаційної технології обробки та аналізу екологічної інформації на основі сплайн-перетворень” держреєстраційний № 0104V000961;

– держбюджетної теми 277-01 “Розробка теоретичних засад інтелектуальної постійнодіючої ландшафтно-геохімічної моделі техногенних регіонів” держреєстраційний № 0101V007474;

– держбюджетної теми 3-041-03 “Дослідження процесів іонного обміну та розчинення-осадження в багатокомпонентних водно-сольових системах в умовах техногенезу” № 0103V000558.

Мета і завдання дослідження

Метою роботи є розробка інформаційної технології для підтримки прийняття рішень на основі обробки та аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу.

Завдання, що визначаються поставленою метою:

­ проаналізувати стан розробки існуючих геоінформаційних технологій підтримки прийняття рішень підчас оцінювання техногенних навантажень на довкілля;

­ розробити математичну модель режимів стохастичних гідрогеохімічних процесів на основі сплайн-перетворень;

­ удосконалити метод побудови кусково-поліноміального тренда для гідрогеохімічних процесів зі структурними змінами;

­ розробити метод вибору статистичної моделі за результатами групової оцінки методів статистичного аналізу даних;

­ розробити програмне забезпечення підготовки даних для підтримки прийняття рішень підчас оцінювання техногенних навантажень на екологічний стан підземних вод;

Об`єкт дослідження – процес моніторингу територій з техногенним навантаженням.

Предметом дослідження є інформаційна технологія для підтримки прийняття рішень підчас оцінювання та прогнозування стану територій з техногенним навантаженням.

Методи дослідження – прикладний статистичний аналіз, теорія прийняття рішень, аналіз ієрархій, технологія програмування.

Наукова новизна роботи полягає в такому:

1. Уперше запропоновано для опису моделей тренда процесів зі структурними змінами використовувати сплайн-регресію, що дозволяє розбити досліджуваний процес на ділянки, які відповідають різним режимам гідрогеохімічного процесу.

2. Удосконалено метод побудови кусково-поліноміального тренда з двома вузлами склеювання для синтезу моделей тренда процесів, які містять структурні зміни, що дозволяє врахувати структурні зміни гідрогеохімічних процесів, підвищити інформативність результатів обробки даних та обчислювальну ефективність методу порівняно з відомими.

3. Уперше запропоновано метод вибору статистичних моделей гідрогеохімічних процесів за рахунок побудови групової оцінки за порівняльними результатами застосованих методів статистичного аналізу даних, що дозволило автоматизувати процес вибору.

Практичне значення одержаних результатів полягає в можливості застосування отриманих результатів для підтримки прийняття рішень підчас оцінювання техногенних навантажень на екологічний стан підземних вод. Створено інформаційну технологію на основі запропонованої моделі та методів, а також методів відбору інформативних ознак, прогнозування та групового прийняття рішень. Розроблено програмне середовище “DecMak”, що реалізує запропоновану інформаційну технологію та дозволяє оцінювати й прогнозувати екологічний стан підземних вод на техногенно навантажених територіях.

Результати дисертаційної роботи впроваджені в науково-дослідному інституті геології Дніпропетровського національного університету, у дочірньому підприємстві Вільногірський гірничо-металургійний комбінат ЗАТ “Кримський титан” та в навчальний процес кафедри математичного забезпечення ЕОМ Дніпропетровського національного університету.

Апробація результатів дисертації. Результати дисертаційної роботи доповідалися на VI Міжнародній науково-технічній конференції “Авіа-2004” (Київ, 2004), 11-й Міжнародній конференції з автоматичного управління “Автоматика-2004” (Київ, 2004), Міждержавній науково-методичній конференції “Проблеми математичного моделювання” (Дніпродзержинськ, 2004–2006), Міжнародній науково-практичній конференції “Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем” (Дніпропетровськ, 2004–2006), Міжнародній науковій конференції “Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій” (Євпаторія, 2005, 2006), Міжнародній молодіжній науково-практичній конференції “Людина і космос” (Дніпропетровськ, 2004, 2005), Міжнародній науково-технічній конференції “Інтегровані системи управління в гірничо-металургійному комплексі” (Кривий Ріг, 2004), Четвертому міжнародному симпозіумі “Якість-2005” (Партеніт, 2005), Третій міжнародній молодіжній науковій конференції “Довкілля – ХХІ” (Дніпропетровськ, 2006), підсумкових наукових конференціях ДНУ за 2004-2006 рр. (Дніпропетровськ, 2004–2006).

Особистий внесок здобувача. Нові наукові результати дисертації отримані здобувачем особисто. У працях, виконаних у співавторстві, особистий внесок здобувача полягає в такому: виконано аналіз існуючих обчислювальних та інформаційних технологій прийняття рішень у географічних інформаційних системах (ГІС), запропоновано класифікацію систем підтримки прийняття рішень [1]; удосконалено метод побудови кусково-поліноміального тренда з двома вузлами склеювання за рахунок застосування генетичного алгоритму (ГА) для пошуку вузлів склеювання [2, 19]; запропоновано алгоритм побудови прогнозних карт поширення хімічних речовин у підземних водах [3]; розроблено й реалізовано програмне забезпечення підтримки прийняття рішень [4, 8]; сформульовано обчислювальні процедури відбору ознак з найбільшою інформативністю [6]; сформульовано обчислювальну процедуру оцінки компетентності експертів [9]; сформульовано обчислювальну схему обробки даних, представлених у бінарному вигляді на основі методу парних порівнянь [10, 17]; сформульовано послідовність дій при формуванні баз даних за результатами гідрогеохімічного моніторингу [20]; обчислено узагальнену оцінку важливості об’єктів методом парних порівнянь Т. Сааті [21].

Публікації. Основні положення й результати дисертаційної роботи опубліковано у 22 друкованих працях (у тому числі десять без співавторів), серед яких одна монографія, п’ять робіт опубліковано у виданнях, затверджених ВАК України як фахові, тринадцять тез доповідей на конференціях.

Структура й обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел з 162 найменувань, містить 57 рисунків, 31 таблицю, шість додатків. Загальний обсяг дисертації становить 132 сторінки.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету й завдання досліджень, їх зв’язок з науковими програмами, визначено методи дослідження, наведено загальну характеристику роботи і структуру дисертації, визначено її наукову новизну, практичне значення проведених у роботі досліджень та особистий внесок автора, наведено відомості про публікації і апробацію роботи.

У першому розділі дисертації проводиться аналіз методів та інформаційних технологій обробки даних у системах гідрогеохімічного моніторингу. Оцінено інформаційне забезпечення обробки статистичних даних, розглянуто реалізацію процедур прогнозування і підтримки прийняття рішень у найбільш відомих статистичних пакетах. Виконано огляд публікацій застосування сплайнів для обробки екологічних даних. Проведений аналіз показує, що реалізація
кусково-поліноміальної регресії не входить до складу відомих статистичних пакетів, серед розглянутих пакетів лише пакет Statistica включає реалізацію кусково-лінійної моделі регресії. Розглянуті статистичні пакети залишають вибір конкретного методу прогнозування досліднику, лише в деяких реалізовано алгоритм вибору кращого методу прогнозування на основі матриці відносних похибок, але цей метод вибору не враховує ані узгодженості оцінок, ані відносної ваги кожної оцінки.

Оцінено стан програмного забезпечення прийняття рішень у геоінформаційних системах та системах екологічного моніторингу. Більшість існуючих ГІСППР належать до класу систем підготовки даних для фахівців предметної галузі. Такі системи лише певним чином обробляють вихідну інформацію та подають її у зручному для користувача вигляді, у той час як актуальною є розробка СППР, що належить до класу систем формування рекомендацій для ОПР. Такі системи дозволяють формувати множину альтернативних розв’язків задачі, отримувати результати порівняння альтернатив, обирати кращу альтернативу, яка й видається системою як рекомендація для ОПР. Дослідження процесів зі структурними змінами в більшості існуючих ГІС ускладнено неможливістю роботи з часовими рядами, відсутністю можливості аналізу взаємозв’язків між об’єктами на території, що вивчається. Становить інтерес розробка інформаційної технології підтримки прийняття рішень підчас обробки, аналізу та прогнозування, що дозволила б підвищити достовірність та інформативність аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу.

У кінці розділу, виходячи з актуальності задачі алгоритмічного та інформаційного забезпечення обробки даних гідрогеохімічного моніторингу, сформульована постановка задачі дисертаційної роботи.

Другий розділ присвячено розробці математичного забезпечення оперативного аналізу та прогнозу екологічного стану підземних вод. Запропоновано та обґрунтовано використання для опису моделей тренда гідрогеохімічних процесів зі структурними змінами сплайн-регресії, а саме моделей тренда типу: “пряма-парабола-пряма”, “пряма-пряма-парабола”, “парабола-пряма-пряма”, тоді точка склеювання сплайнів буде відповідати моменту структурної зміни процесу, тобто моменту зміни режимів процесу, що вивчається. Використання для опису перехідних режимів поліномів другого степеня дозволяє описати режими не стрибкоподібного, а неперервного переходу систем з одного режиму в інший.

Для заданого часового ряду побудова кусково-поліноміального тренда виконується на основі сплайн-функції

з двома вузлами склеювання,

де – вектор параметрів, ;

– алгебричний багаточлен першого або другого степеня;

– функція-індикатор;

– вузли склеювання, довизначені таким чином: , , , ;

– вектор випадкових похибок, такий що .

Для опису моделі тренда застосовуються сплайн-функції з двома вузлами склеювання () такого вигляду:

­ “пряма-пряма-парабола”

де ;

;

­ “пряма-парабола-пряма”

де ;

;

­ “парабола-пряма-пряма”

де ;

.

На значення вузлів склеювання накладаються обмеження

.

Отримані аналітичні вирази для коефіцієнтів описаних вище видів моделей тренда методом найменших квадратів з умови мінімуму залишкової дисперсії при фіксованих вузлах склеювання

,

де – величина залишкової дисперсії для моделі “пряма-пряма-парабола”;

– величина залишкової дисперсії для моделі “пряма-парабола-пряма”;

– величина залишкової дисперсії для моделі “парабола-пряма-пряма”.

Знаходження оптимального розташування вузлів склеювання виконується з умови мінімуму залишкової дисперсії для визначених оцінок параметрів регресії. Ця задача є задачею дискретної оптимізації, клас цих задач належить до класу важкорозв’язних задач, тобто в загальному випадку пошук розв’язків можливий лише методом повного перебору або з використанням експоненціальних алгоритмів, що будуються на основі властивостей цільової функції та обмежень. При достатньо довгих часових рядах метод повного перебору є неефективним, тому запропоновано для знаходження вузлів склеювання застосовувати ГА, запропонований
Дж. Холландом. Як видно з табл. 1, кількість обчислених значень цільової функції при застосуванні ГА на порядок менша за кількість обчислених значень цільової функції при застосуванні методу повного перебору, причому в разі збільшення довжини часового ряду ця різниця у свою чергу суттєво збільшується.

На наступному етапі перевіряють точність отриманих параметрів за дисперсією параметрів, що є діагональними елементами дисперсійно-коваріаційної матриці, яка визначається з рівняння

,

де – матриця коефіцієнтів лінійної системи рівнянь, з якої визначаються оцінки параметрів .

Оцінка значущості параметрів виконується на підставі статистичної характеристики

,

де – дисперсія параметра .

Таблиця 1

Порівняльна таблиця результатів пошуку вузлів (довжина ряду дорівнює 369)

Тип тренда“ | пряма-пряма-парабола”“ | пряма-парабола-пряма” | Метод пошуку вузлів | повний перебір | ГА | повний перебір | ГА | Кількість обчислених значень цільової функції | 65705 | 5950 | 65705 | 8800 | Знайдений мінімум функції | 554.6 | 554.6 | 363.3 | 363.3 | Координати вузлів склеювання | (126;216) | (126;216) | (52;272) | (52;272) |

Довірчі інтервали визначаються за виразом

,

де – квантиль розподілу Стьюдента, .

На рис. 1 зображено часовий ряд (вихідні дані згладжені за методом ковзного середнього за трьома точками), який представляє гідрогеохімічний процес зі структурними змінами, а також побудований для нього кусково-поліноміальний тренд типу “пряма-парабола-пряма”.

Рис. 1. Тренд типу “пряма-парабола-пряма” для часового ряду замірів концентрації хлор-іона () для свердловини № 307 на території Орджонікідзевського ГЗК

Значення коефіцієнтів, а також результати перевірки їх значущості наведені в табл. 2 (рівень значущості ).

Таблиця 2

Коефіцієнти моделі тренда типу “пряма-парабола-пряма”

Параметр | Нижня границя | Значення оцінки параметра | Верхня границя |

Статистика |

Квантиль |

Висновок

1119.66 | 1307.54 | 1495.42 | 7.31 | 1.05 | значущий

3.43 | 22.85 | 42.28 | 1.24 | 1.05 | значущий

48.70 | 99.25 | 152.33 | 1.96 | 1.05 | значущий

-20.22 | -14.25 | -8.27 | 2.50 | 1.05 | значущий

-48.26 | -35.05 | -21.84 | 2.79 | 1.05 | значущий

Запропоновані моделі відображають швидкість та зміну швидкості щоквартальної зміни концентрації хімічних речовин у підземних водах на техногенно навантажених територіях, а також дозволяють оцінювати моменти структурної зміни гідрогеохімічних процесів, пов’язані з зовнішніми факторами, такими, наприклад, як зміни економічної ситуації в державі.

У третьому розділі наведено опис інформаційної технології підтримки прийняття рішень підчас оцінювання техногенних навантажень. Запропоновано ядро обчислювальної технології, до складу якої входять методи: відбору інформативних ознак, кластерного аналізу, прогнозування і прийняття рішень. Технологія обробки даних гідрогеохімічного моніторингу складається з таких етапів. На першому етапі виконується попередня обробка даних, що включає процедури стандартизації даних та відбір інформативних ознак. Після цього вибирається метод відбору інформативних ознак за допомогою методів голосування та групової підтримки прийняття рішень, а також об’єкти техногенного навантаження, що найбільшим чином впливають на екологічний стан підземних вод. На наступному етапі виконуються аналіз та прогнозування гідрогеохімічних даних, які включають побудову моделей тренда цих процесів, після чого вибираються методи аналізу. Таким чином, задача підтримки прийняття рішень підчас обробки даних гідрогеохімічного моніторингу розв’язується на двох етапах. Перший етап – аналіз баз даних, що містять результати моніторингу. Другий етап – підтримка прийняття рішень на етапі формування рекомендацій дослідникові з метою вибору того чи іншого методу дослідження (прогнозування, згладжування, кластерного аналізу).

Для розв’язання задачі підтримки прийняття рішень підчас обробки гідрогеохімічних даних вперше запропоновано метод вибору статистичної моделі за рахунок побудови групової оцінки за порівняльними результатами застосованих методів статистичного аналізу даних, що дозволило автоматизувати процес вибору. Задача прийняття рішень визначається таким набором:

,

де – множина альтернатив;

– множина критеріїв;

– множина оцінок альтернатив.

Послідовність кроків методу вибору статистичної моделі за порівняльними результатами застосованих методів статистичного аналізу даних така.

1. Визначити множину альтернатив , де – кількість альтернатив. Під альтернативами розуміють обрані статистичні моделі.

2. Визначити множину критеріїв якості обраних статистичних моделей , де – кількість критеріїв.

3. Обчислити для кожної альтернативи оцінки за всіма критеріями. Тим самим визначається матриця .

4. Визначити міру узгодженості оцінок.

5. Побудувати групову оцінку альтернатив.

6. Знайти середнє та медіану множини альтернатив.

З метою забезпечення достовірності отриманих результатів до складу інформаційної технології включена множина методів голосування та групової підтримки прийняття рішень.

На базі запропонованої обчислювальної технології створено автоматизовану систему “DecMak” для підтримки прийняття рішень підчас оцінки стану довкілля. Проектування системи виконано на уніфікованій мові моделювання (Unified Modeling Language, UML) за допомогою CASE- засобу IBM Rational Rose 2002. Специфікацію загальних особливостей поведінки або функціонування системи наведено на діаграмі варіантів використання (рис. ). Система “DecMak” реалізована на мові Object Pascal в середовищі Borland Delphi 6.0.

Рис. 2. Діаграма варіантів використання системи “DecMak

Четвертий розділ присвячено практичній реалізації розробленої інформаційної технології для даних гідрогеохімічного моніторингу територій Північного ГЗК Криворізького залізорудного басейну та Орджонікідзевського ГЗК. На територіях ГЗК функціонує гідрорежимна мережа свердловин для відбору проб води з подальшим хімічним аналізом на вміст макро-, мікрокомпонентів та фенолів. Для подальшого оперативного аналізу відбирають інформативні ознаки, з метою скорочення простору ознак. Під формуванням простору інформативних ознак розуміють вибір або формування найменшої кількості ознак, які несуть інформацію, достатню для розпізнавання із заданою мірою надійності. Інформативність ознаки або сукупності ознак повинна бути невід’ємною, обмеженою величиною, яка в разі збільшення розмірності простору ознак не повинна зменшуватися. Ознаки об’єктів подані як у кількісному, так і в якісному вигляді. Відібрано найбільш інформативні показники проведення гідрогеохімічного моніторингу територій Північного ГЗК та Орджонікідзевського ГЗК методами апроксимації матриці відстаней, Кендела, голосування, “гойдалок”. Побудовано групову оцінку методів та обрано найбільш адекватний метод _метод Кендела. Необхідність побудови групової оцінки обумовлена тим, що різні методи формують відмінні набори інформативних ознак. Оцінено узгодженість методів відбору інформативних ознак, на основі коефіцієнта конкордації, що дозволяє зробити такий висновок: з рівнем значущості 0.3 приймається гіпотеза щодо узгодженості результатів, отриманих за всіма чотирма методами, коефіцієнт конкордації при цьому дорівнює 0.57. Отже, отриманий набір найбільш інформативних ознак такий: сульфат-іон, жорсткість загальна, сухий залишок, мінералізація, іони магнію та кальцію (у порядку зменшення інформативності). Отримана множина інформативних ознак співпала з ознаками, що були визначені як найбільш інформативні, експертами – фахівцями
предметної галузі.

Території ГЗК характеризуються наявністю великої кількості техногенних об’єктів: кар’єрів, хвостосховищ, проммайданчиків, які по-різному та з різною силою впливають на стан екологічної ситуації. З метою визначення об’єкту чи групи об’єктів, які наносять найбільшу шкоду природному середовищу, побудовано ранжування об’єктів техногенного навантаження за рівнем шкідливого впливу на стан довкілля на основі обробки експертних оцінок за допомогою методу парних порівнянь Т. Сааті. Дослідженню підлягала територія, розташована в північній частині Криворізького залізорудного басейну, яка включає хвостосховище Північного ГЗК та територію, що прилягає до нього. У хвостосховище здійснюється неперервний викид вод із шахт ім. Леніна, “Гвардійської”, “Центральної”, “Аннівського” та “Першотравенського” кар’єрів, а також побутових стоків. Визначення основних джерел забруднення було виконано на основі експертних оцінок техногенних об’єктів. Виходячи з отриманої множини інформативних ознак, вплив техногенних об’єктів на стан довкілля вивчався за п’ятьма критеріями: вміст іонів хлору (мг/дм3), вміст сульфат-іонів (мг/дм3), загальна жорсткість води
(мг-екв/дм3), вміст іонів натрію та калію (мг/дм3), мінералізація води. Проведений аналіз дозволив визначити найбільш небезпечні об’єкти на території Північного ГЗК – шахта “Гвардійська” (відносна вага – 0.269) та кар’єр “Аннівський” (відносна вага – 0.177).

З метою забезпечення підтримки прийняття рішень підчас аналізу та прогнозування техногенного навантаження, побудовано поверхні прогнозу вмісту концентрації хімічних речовин у підземних водах, які отримані за методами прогнозування часових рядів, що є реалізацією гідрогеохімічних процесів. На рис. 3 зображено поверхню, відтворену за замірами сухого залишку у підземних водах на території Ордонікідзевського ГЗК, а на рис. 4 – поверхню, побудовану за результатами прогнозу вмісту сухого залишку у підземних водах.

Програмне середовище впроваджено в дочірньому підприємстві Вільногірський гірничо-металургійний комбінат ЗАТ “Кримський титан”.

Рис. 3. Зображення поверхні, відтвореної за замірами концентрації сухого залишку в підземних водах на території Орджонікідзевського ГЗК

Рис. 4. Зображення поверхні, відтвореної за результатами прогнозу концентрації сухого залишку в підземних водах на території Орджонікідзевського ГЗК

У висновках сформульовано основні результати досліджень.

Додатки містять опис структури баз даних гідрогеохімічного моніторингу; організацію інтерфейсу системи для підтримки прийняття рішень “DecMak”; опис властивостей та методів класів системи “DecMak”; результати перевірки стаціонарності та наявності нормального закону розподілу для гідрогеохімічних даних моніторингу територій Північного ГЗК, Орджонікідзевського ГЗК; діаграми оцінки відносної важливості об’єктів техногенного навантаження території Орджонікідзевського ГЗК та документи про впровадження результатів дисертаційної роботи.

ОСНОВНІ РЕЗУЛЬТАТИ РОБОТИ

У результаті дисертаційних досліджень, виконаних автором, розв’язана актуальна задача, що полягає в побудові математичних моделей гідрогеохімічних процесів зі структурними змінами, удосконаленні методу побудови кусково-поліно-міального тренда та реалізації програмного середовища для підтримки прийняття рішень у задачах гідрогеохімічного моніторингу на базі створеної інформаційної технології.

Основні результати дисертаційної роботи такі.

1. Уперше запропоновано для опису моделей тренда процесів зі структурними змінами застосовувати сплайн-регресію, що дозволяє розбити досліджуваний процес на ділянки, які відповідають різним режимам гідрогеохімічного процесу.

2. Удосконалено метод побудови кусково-поліноміального тренда з двома вузлами склеювання для синтезу моделей тренда процесів, які містять структурні зміни, що дозволяє врахувати структурні зміни гідрогеохімічних процесів, підвищити інформативність результатів обробки даних та обчислювальну ефективність методу порівняно з відомими.

3. Уперше запропоновано метод вибору статистичних моделей гідрогеохімічних процесів за рахунок побудови групової оцінки за порівняльними результатами застосованих методів статистичного аналізу даних, що дозволило автоматизувати процес вибору.

4. Створено інформаційну технологію для підтримки прийняття рішень, що дозволяє формувати рекомендації стосовно складу набору ознак гідрогеохімічного моніторингу, вибору процедури прогнозування, ранжувати об’єкти техногенного навантаження за мірою впливу на довкілля. Розроблена інформаційна технологія може бути застосована підчас дослідження поведінки нестаціонарних процесів зі структурними змінами в інших галузях науки і техніки, зокрема економіці, медицині з відповідним пристосуванням до обраної галузі.

5. Розроблено програмне забезпечення “DecMak” для підтримки прийняття рішень підчас обробки та аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу, у якому реалізовано запропоновані методи й модель.

6. Результати дисертаційної роботи впроваджені в науково-дослідному інституті геології Дніпропетровського національного університету, використовуються в навчальному процесі Дніпропетровського національного університету. Розроблена інформаційна технологія використовується дочірнім підприємством Вільногірський гірничо-металургійний комбінат для підтримки прийняття рішень підчас оцінювання техногенних навантажень на довкілля.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ ПРАЦЬ

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

АНОТАЦІЯ

Ємел’яненко Т.Г. Інформаційна технологія для підтримки прийняття рішень в задачах гідрогеохімічного моніторингу. – Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Дніпропетровський національний університет МОН України, Дніпропетровськ, 2007.

Дисертацію присвячено розробці інформаційної технології для підтримки прийняття рішень підчас обробки та аналізу даних гідрогеохімічного моніторингу. Запропоновано застосування сплайн-регресії для опису моделей тренда гідрогеохімічних процесів зі структурними змінами. Удосконалено метод побудови кусково-поліноміального тренда, що дозволило врахувати структурні зміни гідрогеохімічних процесів, підвищити інформативність результатів обробки даних та обчислювальну ефективність методу. Уперше запропоновано метод вибору статистичних моделей гідрогеохімічних процесів за рахунок побудови групової оцінки за порівняльними результатами застосованих методів статистичного аналізу даних, що дозволило автоматизувати процес вибору.

Ключові слова: оперативний аналіз, прогнозування, сплайн-регресія, гідрогеохімічний моніторинг, підтримка прийняття рішень.

АННОТАЦИЯ

Емельяненко Т.Г. Информационная технология для поддержки принятия решений в задачах гидрогеохимического мониторинга. – Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Днепропетровский национальный университет МОН Украины, Днепропетровск, 2007.

Диссертация посвящена разработке информационной технологии для поддержки принятия решений при обработке и анализе данных гидрогеохимического мониторинга. Предложено использование сплайн-регрессии для описания моделей тренда гидрогеохимических процессов со структурными изменениями, что позволило разбить исследуемый процесс на участки, отвечающие разным режимам гидрогеохимического процесса. Предлагается использовать модели тренда типа: “прямая-парабола-прямая”, “прямая-прямая-парабола”, “парабола-прямая-прямая”. Использование для описания переходных режимов полиномов второй степени позволяет описать режимы не скачкообразного, а постепенного перехода процесса из одного режима в другой. Предложенные модели отражают скорость и изменение скорости ежеквартального изменения концентрации химических веществ в подземных водах на техногенно нагруженных территориях, а также позволяют оценивать моменты структурного изменения гидрогеохимических процессов, связанных с внешними факторами, такими, например, как изменение экономической ситуации в государстве. Усовершенствован метод построения кусочно-полиномиального тренда с двумя узлами склеивания для синтеза моделей тренда процессов, содержащих структурные изменения, за счет использования генетического алгоритма для поиска узлов склеивания, что позволило учесть структурные изменения, повысить информативность результатов обработки данных и вычислительную эффективность метода. Впервые предложен метод выбора статистических моделей гидрогеохимических процессов за счет построения групповой оценки по сравнительным результатам примененных методов статистического анализа данных, что позволило автоматизировать процесс выбора.

На основе предложенных методов и моделей разработана информационная технология, которая также включает в себя методы отбора информативных признаков, прогнозирования и принятия решений. Составной частью информационной технологии является программная среда “DecMak” для поддержки принятия решений при анализе данных гидрогеохимического мониторинга. Система “DecMak” позволяет оценивать и прогнозировать экологическое состояние подземных вод на техногенно опасных территориях. Проектирование системы выполнено на унифицированном языке моделирования UML с помощью CASE- средства IBM Rational Rose 2002. Разработанная информационная технология используется для поддержки принятия решений при оценке экологического состояния окружающей среды в дочернем предприятии Вольногорский горно-металлургический комбинат ЗАО “Крымский титан”.

Ключевые слова: оперативный анализ, прогнозирование, сплайн-регрессия, гидрогеохимический мониторинг, поддержка принятия решений.

SUMMARY

Emel’yanenko T. Information Technology for Support of Decision-Making in Problems of Hydrogeochemical Monitoring. – Manuscript.

Thesis for a Candidate of Technical Sciences degree by specialty 05.13.06 – Automated Control Systems and Progressive Information Technologies. – Dnipropetrovsk National University, Dnipropetrovsk Ministry of Education and Sciences of Ukraine, 2007.

The dissertation is devoted to the development of information technology which is used for supporting of decision-making at processing and the analysing of data hydrogeochemical monitoring. The use of the spline-regress for the process description of a trend of hydrogeochemical models with structural change is offered. It is an advanced method of construction a part-polinomial trend that allows to consider structural changes of hydrogeochemical process, to raise informative result of data processing and computing efficiency. For the first time the methods of statistical models choice of the hydrogeochemical processes has been used which is based on the construction of a group estimation. The comparative results of the applied methods of the statistical analysis of data that allow to automate process of a choice are offered.

Key words: operative analysis, forecasting, spline-regress, hydrogeochemical monitoring, support of decision-making.

Підписано до друку 10.05.2007. Формат 60х90/16. Папір друкарський. Друк плоский. Гарнітура Times New Roman Cyr. Ум.друк.арк.1,0. Тираж 100 пр. Зам. № ________.

Друкарня ДНУ, вул. Наукова, 5, м. Дніпропетровськ, 49050