Published December 25, 2016 | Version v1
Journal article Open

ЗАСТОСУВАННЯ РЕЙТИНГОВИХ МОДЕЛЕЙ ТА ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ АДМІНІСТРАТИВНО-ТЕРИТОРІАЛЬНИМИ КОМПЛЕКСАМИ

  • 1. Дніпропетровський національний університет залізничного транспорту імені академіка В. Лазаряна, Ukraine

Description

Мета. У науковій роботі необхідно розглянути розвиток рейтингових моделей та відповідних інформаційних технологій, призначених для вирішення комплексу задач сфери стратегічного планування адміністративно-територіальних об’єднань, а також багатокритеріального управління експлуатацією неоднорідних класів багатопараметричних об’єктів. Методика. При вирішенні завдань стратегічного планування адміністративно-територіального розвитку та управління неоднорідними класами контрольованих об’єктів застосовується комплекс узгоджених методів. А саме – багатокритеріального аналізу властивостей об’єктів планування і управління, діагностики параметрів стану, прогнозування та управління складними системами різних класів, стани яких оцінюються наборами різноякісних показників, а також представляються індивідуальними моделями процесу функціонування. Для реалізації комплексу завдань стратегічного планування та управління запропоновано і створено інформаційну технологію, яка містить процедури вирішення типових завдань, що реалізовані на основі програмного забезпечення MS SQL Server. Результати. Запропоновано підхід до формування моделей аналізу та управління класами складних систем на основі рейтингових оцінок. Отримано розвиток рейтингових моделей з аналізу багатопараметричних і багатокритеріальних систем, керування якими виконується на основі параметрів поточного та прогнозованого станів, шляхом розподілу неоднорідних ресурсів. Розроблено процедуру аналізу чутливості рейтингової моделі до змін параметрів розподілу неоднорідних ресурсів. Створено інформаційну технологію стратегічного планування та управління неоднорідними класами об’єктів на основі моделі рейтингових оцінок. Наукова новизна. У статті запропоновано підхід до використання сукупності різнорідних показників рейтингування як загальної моделі для стратегічного планування розвитку та управління неоднорідними класами об’єктів, які можуть бути охарактеризовані наборами параметрів, виміряних за різними шкалами. При цьому контроль за окремими елементами реалізується шляхом побудови і застосування індивідуальних інтелектуальних моделей процесів функціонування. Запропоновано процедуру оцінки достовірності прогнозування на основі методу багатовимірної лінійної екстраполяції. Практична значимість. Запропонований метод стратегічного планування розвитку складних систем на основі рейтингових моделей, а також розроблена інформаційна технологія створюють комплекс автоматизованих засобів для забезпечення ефективного економіко-технологічного управління множинами неоднорідних класів багатопараметричних об’єктів. В інформаційній технології рейтингового оцінювання реалізовано процедури вирішення типових завдань із стратегічного планування розвитку та управління складними об’єктами (визначення рейтингу, аналіз чутливості, кластеризація, діагностування, прогнозування, розподіл ресурсів, багатокритеріальний вибір ін.). Застосування пропонованої інформаційної технології дозволяє автоматизувати завдання аналізу та стратегічного планування розвитку адміністративно-територіальних комплексів. Технологія може бути застосована для контролю, аналізу, стратегічного планування та управління розвитком одночасно декількох типів складних систем.

Files

90522-Article Text-191887-1-10-20170127.pdf

Files (510.3 kB)

Name Size Download all
md5:6eeadc14b5dbbf0adee9091584eeba09
510.3 kB Preview Download

Additional details

Related works

Is identical to
Journal article: http://stp.diit.edu.ua/article/view/90522 (URL)

References

  • Tarasov, V. A., Gerasimov, B. M., Levin, I. A., & Korneychuk, V. A. (2007). Intellektualnyye sistemy podderzhki prinyatiya resheniy: Teoriya, sintez, effektivnost. Kyiv: MAKNS.
  • Skalozub, V. V., Andryushchenko, V. A., & Razumov, S. Y. (2011). Informatsionnaya tekhnologiya diagnostiki, prognozirovaniya i upravleniya ustoychivym razvitiyem slozhnykh sistem na osnove reytingovykh otsenok. Rehionalnyi mizhvuzovskyi zbirnyk naukovykh robit «Systemni tekhnolohii», 5(76), 178-185.
  • Buryak, S. Y., Gavrilyuk, V. I., Gololobova, O. A., & Beznarytnyy, A. M. (2014). Issledovaniye diagnosticheskikh priznakov strelochnykh elektroprivodov peremennogo toka. Nauka ta prohres transportu – Science and Transport Progress, 4(52), 7-22. doi:10.15802/stp2014/27341
  • Heiets, V. M., Klebanova, T. S., Cherniak, O. I., Ivanov, V. V., Dubrovina, N. A., & Stavytskyi, A. V. (2005). Modeli i metody sotsialno-ekonomichnoho prohnozuvannia. Kharkiv: INZhEK.
  • Pro zaprovadzhennia kompleksnoi otsinky sotsialno-ekonomichnoho rozvytku Avtonomnoi Respubliky Krym, oblastei, Kyieva ta Sevastopolia: Postanova Kabinetu Ministriv Ukrainy vid 20 chervnia 2007 r. No. 833 (2007). Kyiv.
  • Pshinko, A. N., & Skalozub, V. V. (2014). Problemy i informatsionnyye tekhnologii sotsialno-ekonomicheskogo upravleniya na zheleznodorozhnom transporte Ukrainy. Paper presented at 74 mizhnarodna naukovo-praktychna konferentsiya: «Problemy ta perspektyvy rozvytku zaliznychnoho transportu», Dnipropetrovsk.
  • Rastrigin, L. A., & Ponomarev, Y. P. (1986). Ekstrapolyatsionnyye metody proyektirovaniya i upravleniya. Moscow: Mashinostroyeniye.
  • Saati, T., & Kernes, Y. (1991). Metod analiza ierarkhiy. Moscow: Radio i svyaz.
  • Skalozub, V. V., Osovyk, V. M., & Klymenko, I. V. (2015). Ekonomiko-tekhnolohichni modeli analizu i upravlinnia ekspluatatsiieiu parkiv elektrychnykh dvyhuniv zaliznychnykh strilochnykh perevodiv. Zbirnyk naukovykh prats Dnipropetrovskoho natsionalnoho universytetu zaliznychnoho transportu imeni akademika V. Lazariana: «Problemy ekonomiky transportu», 9, 129-137.
  • Skalozub, V. V., Shvets, O. M., & Osovik, V. N. (2014). Metody intellektualnykh sistem v zadachakh upravleniya parkami obektov zheleznodorozhnogo transporta po tekushchemu sostoyaniyu. Zbirnyk naukovykh prats: «Pytannia prykladnoi matematyky i matematychnoho modeliuvannia», 40-47.
  • Kohonen, T. (2011). Self-Organizing Maps. Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg. doi:10.1007/978-3-642-56927-2
  • McCue, C. (2015). Data Mining and Predictive Analysis, Second Edition: Intelligence Gathering and Crime Analysis. 2nd ed. Butterworth: Butterworth-Heinemann.
  • Rutkovski, L. (2005). Metody i techniki sztucznej inteligencji. Inteligencja obliczeniowa. Warszawa: Wydawnictwo naukove PWN.
  • Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. 3d ed. San Francisco: Morgan Kaufmann.