Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Система автоматизированной поддержки принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий Гаряев Петр Николаевич

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Гаряев Петр Николаевич. Система автоматизированной поддержки принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий: диссертация ... кандидата Технических наук: 05.13.12 / Гаряев Петр Николаевич;[Место защиты: ФГБОУ ВО Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет], 2017

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Анализ современного состояния информационно-аналитических ресурсов обеспечения градостроительной деятельности . 13

1.1 Современное состояние градостроительного зонирования и территориального планирования в Российской Федерации 13

1.2 Особенности развития градостроительства города Москвы и Московской области 19

1.3 Достоинства и недостатки имеющихся информационно-аналитических систем обеспечения градостроительной деятельности 23

1.4 Выводы по главе 1 37

ГЛАВА 2. Методы и способыавтоматизации информационных систем обеспечения градостроительной деятельности (ИСОГД) для принятия проектных решений по множественным параметрам 38

2.1 Методы градостроительного зонирования и территориального планирования 38

2.2 Основные понятия информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений 42

2.3 Постановка задачи создания модели информационных систем автоматизированного принятия проектных решений по множественным параметрам 45

2.4 Выводы по главе 2 58

ГЛАВА 3. Разработка алгоритма и методики информационной системы автоматизированного принятия проектных решений по множественным параметрам с использованием геоинформационных технологий и метаописаний баз данных 60

3.1 Технология разработки и интеграции информационных систем с использованием метаописаний баз данных 60

3.2 Применения информационной системы принятия проектных решений по множественным параметрам при расчете количественных показателей, учитываемых при проектировании 71

3.3 Модель и результаты работы системы автоматизированного принятия решений по множественным параметрам 83

3.4 Выводы по главе 3 94

ГЛАВА 4. Применение разработанной системы автоматизированного принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий на примере пушкинского района 96

4.1 Апробация разработанных модели и алгоритма путем практической реализации системы принятия проектных решений по множественным параметрам 96

4.2 Апробация методики, на примере расчета и оценки индексов градостроительного развития поселений Сергиево-Посадского района Московской области 98

4.3 Анализ результатов практического внедрения и перспективные направления дальнейших исследований 103

4.4 Выводы к главе 4 105

Заключение 106

Список литературы 108

Введение к работе

Актуальность темы исследования

В современных условиях в Российской Федерации важное место занимает решение проблемы обеспечения эффективного развития территорий, развития транспортной, социальной и инженерной инфраструктур с учетом интересов граждан, что требует учета совокупности социальных, экономических, экологических и иных факторов. Разработка системы автоматизированного принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий с применением современных информационных технологий является очень важной и востребованной. Информационные технологии могут быть применены при оценке территории, при принятии решений о целесообразности возведения зданий и сооружений в пределах какой-либо территории, при составлении долгосрочных программ развития территорий, при рассмотрении инвестиционных проектов и т.д.

В настоящее время в России наблюдается ситуация нехватки таких объектов социальной инфраструктуры, как учреждения культуры, образования, здравоохранения, рекреации и спорта, позволяющие обеспечить минимальный уровень жизни населения. Некоторые районы городов недостаточно обеспечены магазинами, аптеками и другими объектами социального обеспечения. Нехватка объектов инфраструктуры в различных субъектах РФ возрастает по следующим причинам:

растет междугородная миграция, а также миграция населения из всех субъектов Российской Федерации в крупные города;

в крупных городах, таких как Москва, ведется активная застройка многих районов жилыми домами, активно строятся и заселяются новые жилые районы, а строительство социальных объектов отстает.

Трудно сказать, в какой момент времени объектов социального обеспечения района будет критически не хватать.

Степень разработанности темы исследования

В работе были использованы наработки и развиты идеи российских и зарубежных авторов относительно систем поддержки принятия решений, а также систем автоматизации градостроительных процессов. Значительный вклад в развитие и совершенствование основ методов автоматизации систем поддержки принятия решений, а также в обобщение отечественного и зарубежного опыта систем поддержки принятия решений внесен трудами Рутковский Л, Рутковская Д., Пильский М., Mohri M., Rostamizadeh A., Talwalkar A., Langley P., Domingos P., Дьяконов В.П., Абраменкова И.В., Круглов В.В., Лебедев Б.К., Лебедев О.К., Theodoridis S., Koutroumbas K., Simon P., Witten I., Митихин В.Г., Коляда М.Г., Segaran T., Hinton G.E., Лисьев Г.А., Попова И.В., Рыбина Г.В., Zimek A., Campello R., Sander J., Schubert E, Wojdanowski R., Kriegel H., Kroger P., Chadola V., Banerjee A., Kumar V., Haskin D., Hurwitz J. и других авторов.

Несмотря на большое количество работ в отношении рассматриваемой темы, проблема автоматизации систем поддержки помощи проектных решений по множественным параметрам не решена в производственных условиях. В трудах вышеперечисленных ученых не рассматривается вопрос автоматизации применительно к строительной сфере в целом и планировке территорий в частности. Таким образом, данный подход до сих пор оставался не освещенным и требовал проведения дополнительных исследований.

Целью исследования является повышение эффективности принятия проектных решений при планировке территорий путем применения технологий автоматизации принятия решений по множественным параметрам.

Научно-техническая гипотеза состоит в предположении возможности повышения эффективности принятия многокритериальных проектных решений при планировке территорий путем автоматизации принятия решений по множественным параметрам.

Объектом диссертационного исследования являются процессы и практические результаты разработки проектов планировки территорий.

Предметом диссертационного исследования является технология комплексного анализа разнообразной пространственной информации, технологические и методические основы разработки информационно-аналитических систем, обеспечивающие деятельность в сфере территориального планирования.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области проектирования и построения концептуальных и логических схем баз данных, создании искусственного интеллекта, систем помощи принятия решений, машинного обучения, организации информационных сред, пространственно-распределенных данных и доступа к ним, а также нормативная документация в рассматриваемой области.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

В результате проведенного анализа, исследования и обобщения информации в сфере разработки систем автоматизации градостроительства на основе систем помощи принятия решений:

  1. Определены новые типовые информационные объекты и процессы, а также связи между ними в существующих информационных градостроительных системах.

  2. Разработана технология мета-описания единых информационных ресурсов, предназначенная для автоматизации обработки пространственных данных и информации в сфере архитектуры и градостроительства с помощью системы помощи принятия решений по множественным параметрам.

  3. Разработана методика принятия многокритериальных решений в сфере территориального планирования.

  4. Разработана автоматизированная система принятия проектных решений по множественным параметрам на базе соответствующей методики.

Теоретическая значимость результатов работы:

Разработана методика и технология работы с разноформатными атрибутивными, графическими и текстовыми базами данных, позволяющая создать комплексную информационную систему для работы с градостроительной информацией. Внедрение методики повышает оперативность принятия управленческих решений за счет применения современных информационно-телекоммуникационных технологий и эффективного использования вычислительных комплексов.

Практическая значимость и реализация результатов работы:

Разработанная система принятия проектных решений позволяет выполнять весь спектр действий с градостроительной информацией, начиная от её ввода, обработки, предоставления удалённого доступа и заканчивая формированием информационно-аналитических документов.

Методология и методы исследования.

Методологической основой диссертационного исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области проектирования и построения концептуальных и логических схем баз данных, создании искусственного интеллекта, систем помощи принятия решений, машинного обучения, организации информационных сред, пространственно-распределенных данных и доступа к ним, а также нормативная документация в рассматриваемой области.

Задачи диссертационного исследования. Для достижения поставленной цели исследования диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

  1. Анализ научных и практических работ в области планировки территорий и систем помощи принятия решений.

  2. Анализ существующих методов автоматизации процессов в сфере территориального планирования.

  3. Разработка методики принятия многокритериальных решений в сфере территориального планирования.

  4. Разработка системы автоматизированного принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий.

  5. Практическая апробация предложенных решений.

  6. Определение перспективных направлений дальнейших исследований в рамках обозначенной предметной области.

Личный вклад автора диссертации заключается в разработке методики и соответствующей системы автоматизации принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий, ее ресурсного обеспечения, методологии, формулировке рекомендаций к использованию и заключений, определяющих практическую значимость и научную новизну работы, а также анализ результатов исследований.

На защиту выносятся:

1. Новые типовые информационные объекты и процессы, а также связи между ними в существующих информационных градостроительных системах.

  1. Технология метаописания единых информационных ресурсов, предназначенная для автоматизации поддержки принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий.

  2. Методика градостроительного зонирования и территориального планирования на основе искусственного интеллекта.

  3. Система автоматизированной поддержки принятия проектных решений по множественным параметрам при планировке территорий на базе соответствующей методики.

Степень достоверности результатов исследования

Достаточная степень достоверности результатов проведенных исследований определяется применением современных достижений отечественной строительной науки и практики, трудов отечественных и зарубежных авторов в области разработки систем автоматизации проектирования в строительстве, системотехнического подхода, теории принятия решений, искусственного интеллекта, нейронных сетей, баз знаний, нечеткой логики, и, теории и практики построения информационных систем в строительстве, успешным внедрением основных результатов диссертации.

Апробация работы. Основные положения диссертации были представлены на научно практических конференциях «Наука – ХХI век» 2015 г., г. Москва; 15-я Международная межвузовская научно-практическая конференция студентов, магистров, аспирантов и молодых ученых, 2012 г., г. Москва, International Conference on Computing in Civil and Building Engineering, 2014 г., г. Орландо, Флорида, США.

Публикации

Научные результаты достаточно полно изложены в 12 научных публикациях, из которых 3 работы опубликованы в журналах, включенных в перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук, и 2 работы опубликованы в журналах, индексируемых в международной реферативной базе Agris.

Экспериментальное внедрение результатов исследования выполнено в Обществе с ограниченной ответственностью «Коруз». Также результаты работы были внедрены в программу подготовки бакалавров по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника» НИУ МГСУ.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав основного текста, заключения, списка литературы.

Особенности развития градостроительства города Москвы и Московской области

Нормативы, применяемые в градостроительной документации, с помочью которых рассчитываются социальные показатели неактуальны и устарели. Специфической особенностью градостроительного развития Москвы является то, что серьезное градостроительное регулирование началось с 1918 года, после переноса 12 марта 1918 года решением Советского правительства столицы России в Москву. В разработанном градостроительном плане учитывался не только сам город, но и московская область. Была разработана транспортная система и кольцевая организация города.

Первый советский генеральный план города Москвы был утвержден в 1935 году, согласно этому плану было положено начало московскому метрополитену, были созданы 7 водохранилищ, обеспечивающих город, с помощью московского речного канала было улучшено водоснабжение и речной транспорт. По этому генеральному плану были простроены многие крупные здания культурного и социального назначения (библиотека им. Ленина, Центральный театр Советской армии, речной вокзал и др.) Кроме того происходила активная жилищная застройка в соответствии с планом увеличения площади города к 1960 году практически в два раза. Недостатками генерального плана 1935 года были снос большого числа исторических памятников и сооружений, особенно пострадали религиозные строения. В течении Великой Отечественной Войны продолжалась постройка линий московского метрополитена.

После 1945 года был принят новый генеральный план, ориентированный на восстановление города и увеличение строительства в жилищной и культурно-бытовой сфере. В этом плане были разработаны типовые проекты жилищных строений, а также основные автомагистрали и въезды. На тот момент в пределах города и зеленой зоне города запрещалось строительство объектов промышленного типа. [18,24] Для повышения организации строительства были созданы Институт Генерального плана г. Москвы (в данный момент Научно-исследовательский и проектный Институт Генерального плана города Москвы), Главмосстрой и другие градостроительные организации.

В 1970-х согласно новому генеральному плану Москвы было запланировано расширение территории города вплоть до Московской кольцевой автомобильной дороги. [44]

В новом генеральном плане Москва была разделена на 8 округов, были запланированы дополнительные дороги для разгрузки центра города, были введены заповедные зоны, введена политика по сохранению исторических частей города.

В конце 1991 года был принят новый генеральный план города Москвы в котором было запланировано развитие города вплоть до 2020 года.

Градостроительный план любого города, в том числе и генеральный план города Москвы, предназначен для создания наиболее благоприятной возможной среды, как экологической, так и социальной.

Для решения практических задач создаются особые прикладные алгоритмы. Они признаются правильными в том случае, если они отвечают требованиям задач, для которых создаются. В случае, если при некоторых исходных данных алгоритм даёт неверные результаты, происходят сбои при его выполнении или не получается результат вообще, то считается, что алгоритм содержит некоторые ошибки.

Алгоритмы, в зависимости от условий задачи, цели их создания, способов её решения делятся на следующие группы:

Механические алгоритмы, или иначе детерминированные, жесткие (к примеру, алгоритм работы двигателя, машины и т. д.), такие алгоритмы задают чётко определённые действия, в единственной последовательности, что обеспечивает при их выполнении один единственный требуемый результат.

Вероятностный (стохастический) алгоритм позволяет решать задачу различными способами или путями, но приводит к вероятному достижению нужного результата.

Эвристический алгоритм (от греческого слова «эврика») — алгоритм, который использует разумные соображения без использования строгих обоснований. Линейный алгоритм — набор инструкций (указаний), которые выполняются последовательно друг за другом. Разветвляющийся алгоритм — алгоритм, в котором содержится хотя бы одно условие, в результате выполнения которого может произойти разветвление на несколько частей алгоритма.

Циклический алгоритм — алгоритм, в котором предусмотрено множественное повторение одинаковых операций над исходными данными. К таким алгоритмам приводится большая часть методов вычислений, при которых используются переборы вариантов. Цикл в программе - это набор команд, которые выполняются многократно пока не будет достигнуто некоторое, заданное условие.

Вспомогательный (подчиненный) алгоритм (процедура) — алгоритм, разработанный для использования при алгоритмизации вполне конкретной задачи. В отдельных случаях, при существовании одинаковых команд для различных данных выделяют часто вспомогательный алгоритм. Это позволяет значительно сократить запись. При этом при подготовке к алгоритмизации довольно широко и часто используется структурное представление алгоритма.

Структурная блок-схема, граф-схема алгоритма — графическое изображение алгоритма составляется в виде связанных с помощью линий переходов блоков, соответствующих одному из шагов алгоритма, пример подобной схемы представлен на рисунке 2. В каждом блоке описывается действие, совершаемое в нём. Этот вид изображения алгоритма является очень наглядным и часто используется при программировании задачи, это облегчает процесс создания программы, её исправлении при возможных ошибках. [38,42,46,53]

Основные понятия информационно-аналитических систем и систем поддержки принятия решений

Канал, предоставляемый SLL, имеет 3 главных свойства: Аутентификация. Сервер всегда проходит аутентификацию, при этом аутентификация клиента зависит от алгоритма. Целостность. При обмене сообщениями всегда происходит проверка целостности. Частность канала. После того, как соединение устанавливается, канал шифруется. Для следующих соединений используется уже этот канал.

Использование протокола https технически позволяет добиться практически такого же уровня безопасности, как и при VPN соединении с той же длиной ключа. Кроме того, использование механизмов авторизации в самой системе и разграничение прав доступа для различных пользователей позволит создать довольно эффективную защиту для информационных систем.

Увеличение населения и развитие промышленности обуславливает освоение новых территорий, в том числе, сейсмически опасных. В настоящее время урбанизация новых районов в развитых странах нередко идет очень высокими темпами. При этом, почти 90% урбанизированной территории, как правило, расположены в областях с высокой степенью риска проявления различных природных опасностей.

Также, в ИСОГД должна быть предусмотрена возможность по обмену данными с другими ИС. Для этого необходимо использования общепринятых стандартов передачи картографических данных. Одним из широко используемых протоколов в мире является протокол WMS/WFS. К примеру, предоставление возможностей использования кадастровой карты по протоколу WMS (в виде WMS-сервиса) позволило использовать данные во многих приложениях, как государственных служб, так и частных пользователей. Таким образом, информационная система должны поддерживать следующие спецификации OGC: WMS, WFS, WCS, WFS (WFSransaction). Поддержка спецификации WFS и WFS позволяет не только использовать данные для визуализации, но и позволяет редактировать получаемые данные при автоматическом обновлении отредактированных данных на сервере. В поддерживаемых форматах также должны значиться: PNG, JPEG, KML/KMZ, SVG, ESRI Shapefile, GML, PDF и другие.

Кроме того необходима интеграция с Федеральной государственной информационной системой территориального планирования (ФГИС ТП) -информационно-аналитической системой, которая обеспечивает доступ к тем сведениям, которые содержатся в различных государственных информационных ресурсах и системах, муниципальных системах, в том числе в ИСОГД, что необходимо для обеспечения деятельности органов власти и местного самоуправления в области территориального планирования (ст. 57.1 Градостроительного Кодекса РФ).

При этом в системе представлены документы территориального планирования регионов, но в растровом формате, в виде файлов для скачивания без координатной привязки, что затрудняет процесс интеграции с данной системой. Актуальным остается вопрос интеграции ИСОГД в ФГИС. Предложенная разработчиками ФГИС ТП организационная структура выглядит следующим образом: — Информационная система территориального планирования Российской Федерации; — Информационная система территориального планирования субъекта Российской Федерации; — Информационные системы обеспечения градостроительной деятельности муниципальных образований (ИСОГД). Текущая система территориального планирования представлена на рисунке 7. Доступ для органов государственной власти, юридических и физических лиц, органов местного самоуправления должен осуществляться с помощью информационных систем территориального планирования, посредством использования официального сайта, который определяется федеральным органов исполнительной власти, который уполномочен осуществлять контроль порядка ведения данной информационной системы. Для подготовки документов территориального планирования необходим доступ к следующей информации: 1) программы для развития некоторых отраслей экономики, междугосударственные программы, программы, являющиеся национальными приоритетными проектами, проекты социально-экономического развития для субъектов РФ, программы и планы для комплексного социального и экономического развития муниципального образования, программы, которые принимаются согласно установленному порядку и реализуются на средства федерального бюджета или бюджета субъекта РФ, местного бюджета, согласно решению органа госвласти, органов местных самоуправлений, иные главные распорядители средств соответствующих бюджетов, которые предусматривают создание следующих объектов: федерального, регионального и местного значения;

Применения информационной системы принятия проектных решений по множественным параметрам при расчете количественных показателей, учитываемых при проектировании

Многослойная комплексная система оценки Город может быть оценен относительно одного из параметров, к примеру, индекс индустриального развития, качество окружающей среды и т.д. Такие односторонние оценки не отражают общий уровень градостроительного развития. Для предоставления эффективной экспертной оценки общего уровня градостроительного развития необходимо установить всеобъемлющую систему показателей. Целями создания такой системы являются:[97,98] Система оценок должна отражать каждую сферу градостроительного развития Необходимо собирать данные из достоверных источников и данные должны быть согласованными Система оценок должна вместить в себя взаимосвязь между самими оценками и критериями оценки, в частности, для создания оценок, основанных на заданных критериях.

Предложенная ранее четырехслойная комплексная система оценки соответствует этим требованиям. Эта система вычисляет общую оценку градостроительного развития (O) из трех основных оценок: комбинированной оценки социального развития (O1), комбинированной оценки экономического развития (O2) и комбинированной оценки защиты окружающей среды (O3), т.е. O = O1+O2+O3 O1 в свою очередь складывается из статуса городского населения (O11), качества городской жизни (O12) и качества градостроительного администрирования (O13). O11 в свою очередь состоит из натурального роста населения (u11), плотности населения (u12), количества учащихся в высших образовательных учреждениях (u13), количества ученых и инженеров на 10 000 жителей рабочего возраста (u14) и т.д. Качество городской жизни (O12) состоит из уровня дохода на семью (u21), среднегородского уровня зарплаты (u22), средний уровень финансовых запасов на душу населения (u23), среднее количество квадратных метров жилой площади на душу населения (u24), потребление воды на душу населения (u25), количества автомобилей на 10000 жителей (u26), количества врачей на 10000 жителей (u27) и т.д. Качество градостроительного администрирования состоит из количества ДТП на 100000 жителей (u31) и количества пожаров на 100000 жителей (u32).

Комбинированная оценка экономического развития (O2) состоит из региональной экономической активности (O21), объединенных региональных экономических достоинств (O22) и региональных зарубежных инвестиций (O23). O21 можно измерить из регионального внутреннего валового продукта (u41), дохода на душу населения (u42), инвестиций в регион (u43), региональный государственный доход (u44), доход от индустрии туризма (u45), доход от экспорта (u46) и т.д. O22 представляет собой национальный доход на душу населения (u51), национальный внутренний валовый продукт (u52), доход от сельскохозяйственной деятельности (u53) и т.д. O23 высчитывается из количества новых предприятий с иностранными инвестициями (u61), количество иностранных инвестиций в предприятия (u62), количество иностранных инвестиций в активном использовании (u63).

Уровень экологического развития (O3) рассчитывается из количества зеленых насаждений в пределах городских территорий (u71), количества зеленых насаждений на душу населения (u72), количество воды в водоочистных сооружениях (u73), количества промышленных отходов (u74) и т.д.

Модель многокритериальной многослойной системы оценки на основе нечеткой логики Как рассмотрено ранее, основные факторы, влияющие на градостроительное развитие, были классифицированы в несколько подсистем соответствующих их влиянию. Определим набор оцениваемых объектов как = {1,2,…,} и набор критериев оценки как = {1,2,…,}. Так как ( {1,2,… ,}) состоит из qi подкритериев, то = {1, 2,… , }. Набор оценок U состоит из всех оценок; U делиться на п неделимых подмножеств U={Ui,U2,... ,Un}, удовлетворяющих следующим требованиям: Uf=1 Ut = U ( 18) Ut П Uj = Ф ( 19) ij Є {1,2, …,n} Если предположить, что i-ое подмножество КІ включает в себя ПІ оценок для Cj входящего в С, то вектор Iх] может быть использован для преставления собственного вектора оценки ПІ: 1хз = (iXli, iX2J,…, iXnJ)T ( 20)

Для і-ого критерия, соответствующего КІ собственный вектор уровня городского развития m может быть представлен следующей матрицей: X12 ,-х х2\ I х 22 I V 1Хп0 I nlZ ( 21) Матрица собственного вектора далее может быть трансформирована в матрицу оценок принадлежности (матрицу оценок) с помощью функции принадлежности нечеткого множества: ,R І1"11 ІГ12 ir ІГ22 іЧ1 ІТпі2 [?к ]щ xm ( 22) Где iYki представляет степень принадлежности к-го индекса і-го критерия к градостроительному объекту Cj, а іГкі Є [0,1]. Допустим iVk,irJ представляют k-ую отдельную оценку КІ соответствующую m оцениваемому градостроительному объекту, и оценка Q отдельного объекта соответствует ПІ оценке: (Гк = (ІГІ7, ІГ27, …, іГпіі) ( 24)

Допустим множество весомости коэффициентов ПІ оценок подмножества КІ представляет собой следующее: Где іafc(k=1,2,... ,ПІ) коэффициент весомости k-ой оценки, а iUk 0, Yih iak = 1- Нечеткая комплексная оценка множества Ui равна ів = IА О iR = (іьі, ib2,… , ibm) ( 26) Где ibJ является результатом нечеткой комплексной оценки объекта Q на КІ. Эта оценка рассчитывается следующим образом: ibJ = \I{A о irJ = Ущ(У-іА(и) Л Li-Fj(Ui, С)) = Vfc=1(iafe Л irjk) ( 27) (к = 1,2,…,щ;) = 1,2, …,т) В данном уравнении V и Л представляют собой обобщенные нечеткие операторы. Они являются продолжением операции объединения V(MHH) иЛ(макс) нечеткой матрицы.

Более высокий уровень нечеткой комплексной оценки рассчитывается, используя выражение выше и используя і в качестве ряда матрицы оценки более высокого уровня. В итоге, получаются следующее множество комплексных оценок: В = А о R = (b1,b2, …,ЬТП) ( 28)

Поскольку в большинстве случаев различные критерии, используемые для принятия решений при оценке градостроительных систем, необходимо расширить методы объединения нечетких операторов. Данная модель способна обеспечить нечеткую всестороннюю оценку выполняя следующие варианты правил: Вариант 1. В общей оценке учитывается каждый отдельно взятый фактор. Это правило требует включения всех факторов на основании коэффициентов их весомости. Наиболее подходящий вариант для комплексной и детальной оценки. Модель выглядит следующим образом: Вариант 2. Учитываются только важнейшие факторы. Согласно этому правилу, только факторы с наибольшей весомостью определяют результаты оценки. Данный результат не подвержен воздействию влиянию остальных факторов, в случае если их вариации лежат в заданных границах. Этот вариант наиболее подходит для оценок, сфокусированных на заданных направлениях. Модель выглядит следующим образом: ibi = maxfc[minfc(ibJ , ibjJ\ (к = 1, 2, ...,п{) ( 30)

Апробация методики, на примере расчета и оценки индексов градостроительного развития поселений Сергиево-Посадского района Московской области

Для апробации разработанной структурно – функциональной модели и алгоритма создания информационных систем обеспечения градостроительной деятельности рассмотрим готовую систему на их основе.

Для отображения карт в информационной системе выберем систему визуализации пространственных данных. Главным требованием к данной системе является поддержка слоёв, предоставляемых WMS (и WFS) серверами, такими как Mapserver, ArcIMS или Geoserver, и данных картографических сервисов Google.

В качестве примера готового продукта нами была выбрана библиотека OpenLayers, как наиболее функциональная и открытая из всех существующих систем.

C помощью данной библиотеки можно в короткие сроки создать web-сервис для просмотра картографических материалов, которые могут быть представлены в различных форматах и могут быть расположены на разных серверах. Благодаря именно OpenLayers для разработчика становится возможным создавать собственную карту, исходные материалы для которых могут хранится на таких серверах, как Mapserver, ArcIMS или Geoserver, а также данные, предоставляемые сервисами Google. OpenLayers является свободно распространяемым программным продуктом, с открытыми исходными кодами.

Обеспечивать безопасность системы будем с помощью сервиса pound. Базовая авторизация реализована в Geoserver, но уязвима к атакам перехвата авторизационных данных, позволяющих просматривать карты без регистрации на web-сервисе. Выходом с данного положения является использование так называемой https-обвязки, при которой все данные между клиентом и сервером шифруются. С помощью данного метода вводится поддержка протокола https, даже если исходное программное обеспечение его не поддерживает. Порты, используемые для нешифрованного соединения, закрываются фаерволом на сервере. Данный способ позволяет также повысить безопасность уже созданных информационных систем, при этом не внося вообще никаких изменений в саму систему.

Следующий этап- установка и настройка wms сервиса доступа к данным. В данном случае нами использовался программный продукт Geoserver. На заключительном этапе создадим непосредственно веб-сервис для доступа к информационной системе. Необходимо только отметить, что в случае уже существующего сервиса, в большинстве случаев, не потребуется сколь-либо серьёзной доработки.

В результате проведённой работы мы получили веб-сервис просмотра картографических данных. При попадании на главную страницу необходимо пройти авторизацию для получения доступа к данным. Авторизация является двухуровневой, но происходит прозрачно для пользователя. То есть необходимо ввести только свои логин/пароль, далее система сама проведёт 121 авторизацию не только на веб сервисе, но и на Geoserver e.

При “простое” сервиса в течение получаса авторизационные данные обнуляются, что, при обращении к нему после указанного промежутка времени, требует повторной авторизации.

В связи с использованием новейших технологий и стандартов, существует ряд требований, необходимый для корректной работы веб- сервиса. Просмотр должен осуществляться в браузере, поддерживающем стандарт web 2.0. Это делает невозможным работу в устаревших браузерах. Поддерживаются IE Explorer, начиная с 6-ой версии, Google Chrome, Opera 9 и выше. Отсутствует поддержка Mozilla Firefox. В браузере необходимо включить поддержку JavaScript и возможность получать и хранить cookies (по умолчанию все браузеры уже имеют все настроенные параметры).

Полученная система является расширяемой, то есть реализована возможность подключать сторонние ресурсы, что и сделано для вывода кадастровой информации.

Используем разработанную гибридную систему для демонстрации. Шаг 1. Определим входной вектор искусственной нейронной сети U = {Un, ..., U75} = {Ui, ..., ІІ5б} Шаг 2. Комплексная оценка градостроительного развития, проведенная группой экспертов из различных сфер с помощью различных подходов, используется для сбора индивидуальных мнений в общее решение. Как обсуждалось ранее, ряд различных моделей может быть использован экспертами для получения количественной оценки. Пары [х,/(х)] из 5 городских и сельских поселений Пушкинского района сгенерированные системой помощи принятия решений, основанной на базе знаний используются как образцы для тренировки нейронной сети. [Xjy]5x56представляет собой оценки и В = (Ьі, Ьг, ..., bs) представляет образец выходного вектора, представленный в таблице 4.

Поселение Поселок Ашукино Поселок Зеленоградский Поселок Лесной Поселок Правдинский Поселок Черкизово t i 0.338 0.300 0.259 0.250 0.295 Шаг 3. R=[ /]5x56 сгенерировано. Шаг 4. Инициализировано обучение искусственной нейронной сети. Заданы параметры: n1=1, n2=10, = 0.25, = 0.9, = 0.05, = 0.1. Сходимость происходит, когда итерации доходят до 752 поколения с пределом погрешности 0.001. В таблице представлены результаты работы искусственной нейронной сети после обучения представлены в таблице 5.