183621 (Прогнозування стану житлового фонду міста (на прикладі м. Тернопіль)), страница 4

Алгоритми обмеженого перебору минулого запропоновані для пошуку логічних закономірностей у даних. З тих пір вони продемонстрували свою ефективність при вирішенні безлічі задач із всіляких областей.

Отже, новими комп'ютерними технологіями, що здійснюють інтелектуальний аналіз даних є експертні й інтелектуальні системи, бази знань, бази даних [3]. Вони дозволяють створювати нові знання, виявляючи сховані закономірності, прогнозуючи майбутнє стан систем. Ефективним методом моделювання розвитку житлово-комунального господарства є метод імітаційного моделювання, що дозволяє досліджувати галузі за допомогою системного підходу. Це дає можливість на моделі пробувати різні стратегії розвитку галузі, врахувати вплив багатьох факторів, у тому числі з елементами невизначеності.

Таким чином, технології Data Mining дозволяють в автоматичному та напівавтоматичному режимі відшукувати сховані залежності і взаємозв'язки у величезних масивах інформації.Технології OLAP тісно зв'язані з технологіями побудови Data Warehouse і методами інтелектуальної обробки - Data Mining. Тому найкращим варіантом є комплексний підхід до їхнього впровадження.

2.2 Загальні принципи побудови системи підтримки прийняття рішень у житлово-комунальній сфері

Проектована система прогнозування стану житлового фонду та комунальної сфери призначена для інформаційної, методичної та інструментальної підтримки процесів підготовки і прийняття управлінських рішень на рівні місцевих органів влади у житлово-комунальній сфері.

Для досягнення цієї мети в рамках роботи вирішуються наступні задачі:

• формування і ведення аналітичної бази даних соціально-економічних показників галузі;

• комплексний аналіз сформованої соціально-економічної ситуації в житлово-комунальному господарстві;

• динамічне моделювання соціально-економічних і фінансових процесів у галузі;

• планування бюджетних витрат у частині житлового фонду;

• виконання різноманітних прогнозних розрахунків розвитку житлового фонду міста на основі комплексу динамічних моделей;

У відповідності з поставленою метою і тематикою роботи виділяються слідуючі підсистеми:

• бюджет;

• підприємства;

• житловий фонд;

• населення

До бюджету здійснюються податкові і неподаткові надходження від населення, підприємств і житлового фонду. Бюджетні кошти використовуються на соціальне забезпечення населення, на утримання і розвиток житлового фонду, на створення міського замовлення будівельним підприємствам. Населення проживає в житловому фонді, створює попит на послуги будівельних підприємств, купуючи у власність об'єкти житлового фонду Підприємства роблять послуги населенню, будуючи новий житловий фонд, обслуговуючи населення і житловий фонд.

При аналізі предметної області були виділені наступні чинники, які необхідно врахувати при моделюванні:

• витрати місцевого бюджету на житловий фонд (витрати на утримання, капремонт і будівництво житла);

• еволюція житлового фонду (будівництво нових будинків, знос житлового фонду, знос старих будов);

• населення (міграція, народжуваність і смертність населення);

• економічна активність будівельних і обслуговуючих підприємств;

Для обліку цих чинників при моделюванні необхідно деталізувати деякі підсистеми, як показано на рисунку 2.2.

Рисунок 2.2 - Деталізація підсистем

До будівельних підприємств відносяться будівельні організації і їх постачальники матеріалів і техніки. Інші підприємства розглядаються як обслуговуючі підприємства, які забезпечують роботу будівельних підприємств і обслуговують населення, що проживає на території міста (комунальне господарство, сфера послуг).

Розподіл житлового фонду на муніципальний і немуніципальний здійснюється за формою власності. Розподіл житлового фонду на новий, нормальний і зношений проводиться для обліку еволюції житлового фонду. Кожна одиниця житлового фонду проходить всі три стадії свого існування при природному ході подій. Ремонт одиниці житлового фонду може сповільнити процес її старіння, а капітальний ремонт здатний перетворити зношений житловий фонд в нормальний, цілком придатний для житла.

В аналітичній базі даних системи розробляються звітні форми експрес-перегляду й аналізу інформації в різних розрізах, аналітичні форми для агрегування, ранжування, кластеризації та інших видів обробки інформації.Також є блок звітних форм, орієнтованих на моніторинг виконання місцевого бюджету та інших показників. Звіти представляються в табличному і графічному виді.

Система включає підсистему короткострокового прогнозування стану житлового фонду призначену для щомісячного прогнозування основних показників розвитку житлово-комунальної сфери вцілому і житлового фонду зокрема та оцінки на їхній основі річних прогнозів. Підсистема щомісячного прогнозування дозволяє оперативно оцінити динаміку зміни аналізованих показників протягом року й у випадку різких відхилень від планованого курсу вчасно прийняти відповідні рішення [6].

Система включає підсистему середньострокового і довгострокового прогнозування. Розрахунок різноманітних середньострокових і довгострокових прогнозів розвитку ґрунтується на комплексній динамічній імітаційній моделі житлово-комунальної сфери. При формуванні моделі всі основні процеси у даній сфері відбиваються у взаємозв'язку за допомогою різницевих, балансових і статистичних рівнянь.

Вартісні показники представлені в поточних і порівняльних цінах. Сукупність макроекономічних параметрів і керуючих впливів регіонального рівня формує цільові альтернативи та настанови розвитку галузі. На основі комплексу сценаріїв модель виконує варіантні цільові та імітаційні прогнозні розрахунки розвитку житлового фонду.

Програмні засоби дозволяють довільно визначати інтервал прогнозування, формувати сценарії варіантів прогнозів, переглядати і візуально порівнювати результати розрахунку варіантів прогнозів [10]. Результати представляються у формі різноманітних табличних, графічних і картографічних звітів.

Система є відкритою, з можливістю подальшого розширення функцій в необхідному напрямку в режимі нарощування її ресурсів, тобто без перепроектування [10]. Система може бути виконана на основі аналітичного комплексу "Прогноз", у середовищі "сервер-клієнт-сервер" з використанням будь-якого SQL-сумісного СУБД (Oracle, Informix, MS-SQL Server і ін.).

Таким чином, загальна схема проходження інформації виглядає у такий спосіб: різні управління і відділи місцевих органів влади надають необхідну від них інформацію у потрібному обсязі.

З різних гетерогенних джерел даних інформація збирається й агрегується в сховище даних, що включає наступні вітрини даних: Бюджет, Населення, Житлово-комунальне господарство і Підприємства. Кожна вітрина даних надає інформацію з визначеної сфери:

Вітрина даних «Населення» надає інформацію по наступних показниках: чисельність населення, темпи народжуваності і смертності, середній розмір родини, чисельність населення з деталізацією по класі, прогноз динаміки доходів населення на родину та ін.

Вітрина даних «Житлово-комунальне господарство» надає інформацію по наступних показниках: площа житлового фонду з деталізацією по ступені зносу і категорії, прогноз необхідних витрат на утримання, капремонт і будівництво 1 кв. м., середня ринкова ціна 1 кв. м житла різної категорії, середня площа квартири, кількість одиниць устаткування інфраструктури, їх потужність, потреба в ресурсі на душу населення у рік, витрати на житлове господарство, тарифи на житло для населення, фактичний рівень неплатежів, фактична забезпеченість населення житлом.

Вітрина даних «Підприємства» надає інформацію по наступних показниках: кількість будівельних підприємств, потужність будівельних підприємств.

Вітрина даних “Бюджет” надає інформацію по наступних показниках: розмір бюджету, прогноз надходжень у місцевий бюджет , прогноз бюджетних витрат на житлово-комунальну сферу в цілому та на житловий фонд зокрема.

Потім ці дані використовуються для формування різних звітів чи надходять на вхід аналітичних засобів: OLAP, Data Mining і динамічних імітаційних моделей. З аналітичними засобами працюють звичайно експерти й аналітики, що потім дають рекомендації особам, що приймають рішення. Таким чином, стає зрозуміло, що проектована модель може бути реалізована з використанням методу комп'ютерного моделювання на основі методів системної динаміки. Розроблювана модель житлово-комунального господарства може бути інтегрована з іншими моделями і підсистемами модельного комплексу, що у сукупності будуть складати комплексну імітаційну модель міста.

2.3 Комп'ютерне моделювання соціально-економічних систем

Методологічною основою моделювання розвитку житлового фонду є системний аналіз, центральною процедурою якого є побудова узагальненої моделі об'єкта, що відбиває найважливіші фактори і взаємозв'язки реальної системи [1]. На практиці це зв'язано зі створенням комплексу моделей з розвинутими динамічними та інформаційними зв'язками між моделями всіх рівнів.

Досліджувана соціально-економічна система має складну внутрішню структуру, у складі якої можуть бути виділені підсистеми: населення, бюджет, житловий фонд, підприємства. Модель характеризується активністю окремих її підсистем, взаємодією елементів у рамках якої розглядається з урахуванням характеру впливів зовнішнього середовища на внутрішню структуру.

Житлово-комунальне господарство, як об'єкт моделювання характеризується:

• слабістю теоретичних знань, відсутністю теорії його розвитку ;

• якісним характером знань про систему та великою часткою експертних знань при описі і структуризації об'єкта моделювання;

• високим рівнем невизначеності вихідної інформації.

Розрізняють внутрішню і зовнішню невизначеність. Внутрішня невизначеність – це сукупність тих факторів, що не контролюються особою, що приймає рішення цілком, але він може робити на них вплив. Зовнішня невизначеність визначається характером взаємодії з зовнішнім середовищем – це ті фактори, що знаходяться під слабким контролем особи, яка приймає рішення ( демографічна ситуація і т.п.);

• ця галузь являє собою складну динамічну систему;

Тому як метод моделювання розвитку житлового фонду міста доцільно вибрати метод комп'ютерного моделювання, оскільки він дозволяє адекватно відбити структуру розглянутої складної динамічної системи, врахувати в моделі фактори невизначеності. Метод комп'ютерного моделювання забезпечує інтераактивний процес розробки моделі, що характеризується поступовим поглибленням знань про систему за участю експертів та фахівців предметної області.

Комп'ютерне моделювання – це метод вирішення задачі чи аналізу синтезу складної системи на основі використання її комп'ютерної моделі. Суть комп'ютерного моделювання укладена в одержанні кількісних і якісних результатів на основі наявної моделі [10]. Під комп'ютерною моделлю розуміють умовний образ об'єкта чи деякої системи, описаний за допомогою взаємозалежних комп'ютерних таблиць, блок-схем, діаграм, графіків, які відображають структуру і взаємозв'язки між елементами об'єкта.

Комп'ютерне моделювання має ряд переваг у порівнянні з традиційними методами прогнозування (експоненціальним згладжуванням та ін.). Зокрема, воно дає можливість враховувати велику кількість змінних, передбачувати розвиток нелінійних процесів, дозволяє не тільки одержати прогноз, але і визначити, які керуючі впливи приведуть до найбільш сприятливого розвитку подій [10]. Якісні висновки, зроблені за результатами комп'ютерного моделювання, дозволяють знайти такі властивості складної системи, як її структуру, динаміку розвитку, стійкість, цілісність та інше. Кількісні висновки в основному носять характер прогнозу майбутніх чи пояснення минулих значень змінних, що характеризують систему.

Сьогодні тенденцією є взаємопроникнення усіх видів моделювання, симбіоз різних інформаційних технологій в області моделювання, особливо для складних додатків і комплексних проектів по моделюванню. Так, наприклад, імітаційне моделювання містить у собі концептуальне моделювання (на ранніх етапах формування імітаційної моделі), логіко-математичне моделювання – для цілей опису окремих підсистем моделі, а також у процедурах обробки й аналізу результатів обчислювального експерименту і прийняття рішень; технологія проведення, планування обчислювального експерименту з відповідними математичними методами.

Імітаційне моделювання – один з видів комп'ютерного моделювання, що використовує методологію системного аналізу, центральною процедурою якого є побудова узагальненої моделі, що відбиває усі фактори реальної системи, у якості ж методології дослідження виступає обчислювальний експеримент. Імітаційною моделлю називається програма чи сукупність програм, програмний комплекс, що дозволяє за допомогою послідовності обчислень і графічного відображення їхніх результатів відтворювати (імітувати) процеси функціонування об'єкта за умови впливу на нього різних факторів [3]. Вона будується строго цілеспрямовано, тому для неї характерне адекватне відображення досліджуваного об'єкта. Логіко-математична модель системи являє собою програмно реалізований алгоритм функціонування системи. При імітаційному моделюванні структура моделюючого об'єкта адекватно відображається в моделі, а процес її функціонування імітується на побудованій моделі. Під імітацією розуміють проведення на комп'ютерах різних серій експериментів з моделями, що представлені як деякий набір (комплексу) комп'ютерних програм. Порівняння характеристик моделюючого об'єкта здійснюється шляхом варіантних розрахунків. Особливістю є можливість багаторазового відтворення моделюючих процесів з наступною їх статистичною обробкою, що дозволяє враховувати випадкові зовнішні впливи на досліджуваний об'єкт. На основі, що набирається в ході комп'ютерних експериментів статистики робляться висновки на користь того чи іншого варіанта чи функціонування конструкції реального чи об'єкта сутності явища.