Математические модели, применяемые для создания оценочных картУсловие создания моделей оценочных характеристик – гомогенность территориальных единиц, образующих иерархически упорядоченные таксоны. Три алгоритма Тикунова. Первый алгоритм. А) нормировка показателей территориальных единиц Она позволяет выразить отклонения всей системы показателей от наилучших оценочных значений и тем самым правильнее соизмерить их между собой. Б) построение матрицы D из нормированных единиц В) ранжирование территориальных единиц по шкале их интегрального оценочного положения Г) расчет векторов различий d относительно территориальной единицы с лучшими или экстремальными оценочными условиями в матрице Д) ранжирование векторов d по возрастанию Е) распределение исходных территориальных единиц по таксонам в зависимости от показателей приращений последующих ранжированных значений d над предыдущими (нахождение минимального приращения – связывание территориальных единиц в таксон – поиск нового минимального приращения) Для случая с большими относительными различиями в характеристиках высоко оцениваемых территориальных единиц и нивелировкой значений для низко оцениваемых единиц (высокогорья с большим расчленением рельефа и нерасчлененная низменность) применяются следующие методы: А) повторная раздельная классификация высоко и низко оцениваемых территориальных единиц Б) модификация первого алгоритма с приращениями (замена показателей объединенных в один таксон территориальных единиц на осредненный показатель с вычислением новых приращений до тех пор пока все территориальные единицы не сольются в одну группу) В) нормировка приращений с учетом веса точек ряда (при объединении двух единиц – вес равен двойке, при объединении трех единиц – тройке и т.д.) Практическая реализация – определение уровня соц-экономического развития 80 стран Африки, Азии и Латинской Америки относительно эталонного показателя США и вычисление степени сельскохозяйственного воздействия на окружающую среду Калмыкии. алгоритм: Постановка задач и целей оценочной классификации Выбор систем показателей, характеризующих эти цели и задачи Выбор алгоритмов классификации Выбор результатов многовариантной классификации Подбор способов представления конечного результата Оценка степени соответствия полученного результата поставленной цели и интерпретация полученных выводов
|
= (
- 
)/(
- 
).
