Ситуационная модель системы принятия решений на основе данных экологического мониторинга в условиях развития городских территорий

В работе представлена модель системы принятия решений на основе экологического мониторинга. Загрязнение атмосферного воздуха современных городов очень актуальная проблема, которая решается на самых разных уровнях управления. Самым сильным источником загрязнения является автотранспортная сеть. Однако управление автомобильными потоками внутри городских территорий является невыполнимой или трудновыполнимой задачей по причине наличия существующей инфраструктуры города. Поэтому, предлагается система, которая по результатам обучения в условиях существующих городов будет формировать рекомендации по развитию городских территорий с учетом уровня загрязнения воздуха. В работе предлагается нечеткая система поддержки принятия решений в условиях развития городских территорий. Показано формирование базы знаний на ретроспективных данных для повышения точности прогнозирования, а также из имитационной среды моделирования для повышения скорости обучения. Проранжированы рекомендации по уменьшению загрязнения атмосферного воздуха в условиях развития городских территорий. В нечеткой ситуационной модели предложен способ выбора наиболее близкой, равной ситуации из базы знаний с учетом максимального значения степени принадлежности. Разработанные модели могут быть применены как средство повышения качества управления и принятия решений в условиях развития городских территорий.

1. Якушев А.Б., Куролап С.А., Карпович М.А. Экологическая оценка воздействия автотранспорта на воздушный бассейн городов Центрального Черноземья. 2013.

2. Информационно-статистический бюллетень «Транспорт России» январь-сентябрь 2019 года, https://www.mintrans.ru/file/439532.

3. Мелихова З.А., Мелихова О.А. Использование аппарата нечеткой математики при моделировании систем поддержки принятия решений. Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012;132( 7).

4. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – Горячая линия–Телеком, 2013.

5. Ярушкина Н. Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2004.

6. Казьмина И.Г., Гусев К.Ю., Усков В. М. Алгоритм классификации пространственных данных о состоянии загрязнения атмосферного воздуха. Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2016;1(1(7)).

7. Казьмина И.Г., Усков В.М. Регрессионное моделирование содержания загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Современные технологии обеспечения гражданской обороны и ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2015;1(1(6)).

8. Иванова И.Г., Данилов А.Д., Гусев К.Ю. Интеллектуализация поддержки принятия решений в системах непрерывного мониторинга состава атмосферного воздуха. Перспективные научные разработки. 2019.

9. Верзилин Д.Н. Эконометрика. Принятие управленческих решений на основе статистических данных: учебное пособие. 2008.

10. Недре А.Ю., Азаров В.Н., Недре Ю.А. Использование сводных расчетов уровней загрязнения атмосферы при выборе градостроительных решений в рамках оптимизации городской транспортной схемы. Интернет-Вестник ВолгГАСУ. 2012;(2).