Інформаційна технологія для підтримки гідрогеохімічного моніторингу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Інформаційна технологія для підтримки гідрогеохімічного моніторингу

Ємел'яненко Тетяна Георгіївна

1. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

інформаційний гідрогеохімічний моніторинг

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.

2. 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)

Довірчі інтервали визначаються за виразом

,

де - квантиль розподілу Стьюдента, .

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

Таблиця 2Коефіцієнти 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.

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.

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.

2. 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

Принятие решений в системах мониторинга / Т.Г. Емельяненко, А.В. Зберовский, А.Ф. Приставка, Б.Е. Собко. - Д.: РИК НГУ, 2005. - 224 с.

Ємел'яненко Т.Г. Ідентифікація тренда на основі параметричних сплайнів при прогнозуванні часових рядів/ Т.Г. Ємел'яненко, О.П. Приставка// Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: ДНУ, 2006. - Т.10. - С. 26-37.

Приставка О.П. Інформаційна технологія обробки даних гідрогеохімічного моніторингу/ О.П. Приставка, О.Г. Байбуз, Т.Г. Ємел'яненко // Наук. вісн. НГУ. - Д.: РВВ НГУ, 2006. - № 3. - С. 36-41.

Ємел'яненко Т.Г. Інформаційна технологія прогнозування рівня концентрації хімічних речовин/ Т.Г. Ємел'яненко, О.П. Приставка// Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: ДНУ, 2005. - Т.9. - С. 13-21.

Ємел'яненко Т.Г. Підтримка прийняття рішень в системах моніторингу// Актуальні проблеми автоматизації та інформаційних технологій. - Д.: ДНУ, 2004. - Т.8. - С. 40-50.

Карпов О.Н. Задача отбора признаков при построении базы знаний/ О.Н. Карпов, А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко, А.В. Зберовский// Сб. науч. тр. НГУ. - Д.: РИК НГУ, 2004. - №20. - С. 121-130.

Емельяненко Т.Г. Поддержка принятия решений в геоинформационных системах // Качество минерального сырья. - Кривой Рог: Минерал, 2005. - С. 423-427.

Приставка А.Ф. Информационная технология поддержки принятия решений в системах гидрохимического мониторинга/ А.Ф. Приставка, О.Г. Байбуз, Т.Г. Емельяненко // Качество минерального сырья. - Кривой Рог: Минерал, 2005. - С. 441-449.

Приставка А.Ф. Геоинформационные системы принятия решений в системах мониторинга/ А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко// Академ. вестн. КрТО МАКНС. - 2004. - № 13. - С. 8-10.

Приставка А.Ф. Информационная технология принятия решений по качественной информации/ А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко// Зб. тез VIІ Міжнар. молодіж. наук.-практ. конф. “Людина і космос”. - Д.: НЦАОМУ, 2005. - С. 235.

Емельяненко Т.Г. Принятие решений на графах // Зб. тез VIІ Міжнар. молодіж. наук.-практ. конф. “Людина і космос”. - Д.: НЦАОМУ, 2005. - С. 236.

Емельяненко Т.Г. Системы принятия решений в мониторинге // Матеріали Міжнар. наук. конф. “Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій”. - Херсон: Вид-во Херсон. морського ін-ту, 2005. - Т.2. - С. 64-67.

Емельяненко Т.Г. Системы принятия решений при прогнозировании // Тези доп. Другої міжнар. наук.-практ. конф. “Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем”. - Д.: ДНУ, 2004. - С. 39.

Ємел'яненко Т.Г. Визначення моделі тренда на основі сплайн-функцій// Тези доп. Міждержав. наук.-метод. конф. “Проблеми математичного моделювання”. - Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2006. - С. 128-129.

Ємел'яненко Т.Г. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень// Тези доп. Міждержав. наук.-метод. конф. “Проблеми математичного моделювання”. - Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2005. - С. 139-140.

Ємел'яненко Т.Г. Прогноз техногенного навантаження на природне середовище з використанням геоінформаційних систем // Тези доп. Третьої міжнар. наук.-практ. конф. “Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем”. - Д.: ДНУ, 2005. - С. 53.

Приставка А.Ф. Вычислительные технологии принятия решений/ А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко// Тези доп. Міждержав. наук.-метод. конф. “Проблеми математичного моделювання”. - Дніпродзержинськ: ДДТУ, 2004. - С. 187.

Емельяненко Т.Г. Информационные технологии принятия решений в интеллектуальных системах // Зб. тез VI Міжнар. молодіж. наук.-практ. конф. “Людина і космос”. - Д.: НЦАОМУ, 2004. - С. 169.

Приставка А.Ф. Процедура нахождения узлов склеивания при идентификации кусочно-полиномиального тренда/ А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко// Матеріали Між нар. наук. конф. “Інтелектуальні системи прийняття рішень та прикладні аспекти інформаційних технологій”. - Херсон: Вид-во Херсон. морського ін-ту, 2006. - Т.4. - С. 170-173.

Приставка А.Ф. Системы поддержки принятия решений при мониторинге/ А.Ф. Приставка, Т.Г. Емельяненко // Материалы 11-й междунар. конф. по автоматическому управлению. - К.: НУПТ, 2004. - Т. 4. - С. 87.

Воронина Т.В., Емельяненко Т.Г. Математическое моделирование формирования химического состава воды техногенных водоемов // Матеріали Третьої міжнар. молодіжної наук. конф. “Довкілля - ХХІ”. - Д.: ІППЕ, 2006. - Т.3. - С. 11-12.

Ємел'яненко Т.Г. Обчислювальна схема побудови прогнозних карт поширення хімічних речовин// Труди Міжнар. наук.-практ. конф. “Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем”. - Дніпропетровськ: ДНУ, 2006. - С. 40-41.

Размещено на Allbest.ru