Математические модели, применяемые для создания оценочных карт

Условие 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