Модели принятия решений при управлении организационно-техническими системами в условиях метеорологической неопределенности

• Автор: Михайлов, Владимир Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 350 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ОТС В УСЛОВИЯХ ВЛИЯНИЯ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

1.1. Основные характеристики метеозависимых ОТС как

объектов управления.

1.1.1. Определение нового класса метеозависимых ОТС

1.1.2. Особенности управления в условиях

метеорологической неопределенности

1.2. Методы решения экстремальных задач управления.

1.3. Анализ методологии получения прогностической метеорологической информации

1.3.1. Метеорологическая информационная сеть.

1.3.2. Классификация метеорологических прогнозов.
1.3.3. Оценка качества и ценности прогностической метеорологической информации.
1.3.4. Анализ компонент прогностической
метеорологической модели
1.4. Анализ подходов к описанию атмосферной
турбулентности
1.4.1. Подход Рейнольдса.
1.4.2. Фракталы и турбулентность.
1.5. Методологические аспекты использования ИНС для обработки метеорологических данных
1.6. Выводы. Формулировка цели и задач исследования
ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ КОМПЛЕКСНОГО УПРАВЛЕНИЯ
МЕТЕОЗАВИСИМЫМИ ОТС.
2.1. Формализация влияния метеорологических условий на
управление метеозависимыми ОТС
2.2. Методология комплексного управления метеозависимыми ОТС.
2.3. Решение экстремальных задач управления в условиях метеорологической неопределенности
2.3.1. Применение методов линейного программирования для решения экстремальных задач управления в условиях метеорологической неопределенности.
2.3.2. Применение методов динамического программирования для решения экстремальных задач управления в условиях метеорологической неопределенности.
2.4. Формализация методов построения стратегий использования метеорологической информации.
ГЛАВА 3. МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ, ОСНОВАННЫЕ НА СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОГО И ДИНАМИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ.
3.1. Статические модели принятия решений в условиях метеорологической неопределенности, основанные на стохастической задаче линейного программирования.
3.1.1. Постановка и формализация задачи определения оптимальной структуры посевных площадей с учетом фактической и прогностической информации о погоде.
3.1.2. Совершенствование структуры системы пространственно распределенного метеомониторинга
3.1.3. Физикостатистическое моделирование влияния погодных условий на урожайность сельскохозяйственных культур.
3.1.4. Влияние метеорологических факторов на сроки сева и
условия перезимовки озимых.
3.1.5. Экономикометеорологические модели принятия решений по оптимальной структуре посевных площадей в условиях
метеорологической неопределенности
3.2. Динамические модели принятия решений в условиях метеорологической неопределенности, основанные на стохастической задаче динамического программирования
3.2.1. Вербальное представление многоэтапного функционирования метеозависимой ОТС.
3.2.2. Постановка и формализация задачи оптимального выполнения программы функционирования авиационной системы
с учетом прогностической информации о погоде
ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ ТЕОРИИ
ФРАКТАЛОВ ДЛЯ ПРОГНОЗА АТМОСФЕРНОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ
4.1. Влияние атмосферной турбулентности на управление метеозависимыми ОТС.
4.1.1. Влияние атмосферной турбулентности на функционирование метеозависимых ОТС
4.1.2. Влияние атмосферной турбулентности на метеорологические объекты.
4.2. Условия возникновения и развития
атмосферной турбулентности
4.3. Модификация метода Херста для построения
прогноза атмосферной турбулентности.
ГЛАВА 5. ПОСТРОЕНИЕ ИНС С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ
КАЧЕСТВА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ
5.1. Вербальное описание возможности применения ИНС в прогностической метеорологической практике
5.2. Анализ возможностей различных типов ИНС при решении
прогностических метеорологических задач.
5.3. Применение многослойного персептрона для
разработки прогноза погоды
5.4 Алгоритм обучения и работы персептрона при
построении прогностических методов
5.5. Адаптация многослойного персептрона к новым предикторам
5.6. Методика применения многослойного персептрона для разработки метеорологических прогнозов
5.7. Программная реализация функционирования многослойного персептрона.
5.8. Метод прогноза грозового положения, основанный на применении многослойного персептрона
ГЛАВА 6. СИНТЕЗ МЕТОДОВ ПРОГНОЗА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ УСЛОВИЙ, ВЛИЯЮЩИХ НА ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ОТС
6.1. Метеорологическая информация, применяемая в процессе принятия решений при управлении сельскохозяйственной ОТС.
6.1.1. Применение климатической информации при разработке агрометеорологических прогнозов.
6.1.2. Применение прогностической информации в задаче определения оптимальных сроков сева и условий перезимовки озимых культур
6.1.3. Факторный анализ в задаче преобразования пространства исходных метеорологических признаков
6.1.4. Регрессионный анализ в задаче получения прогностических зависимостей
6.2. Метеорологическая информация, применяемая в процессе принятия решений при управлении авиационной системой
6.2.1. Влияние облачности и грозового положения на
функционирование авиационной системы.
6.2.2. Применение климатической информации при разработке авиационных прогнозов погоды.
6.2.3. Методы получения прогностических данных о
ВНГО и грозовом положении
6.2.4. Совершенствование методов прогноза погоды путем использования методики настройки моделей прогнозирования по двум классам статистик
ГЛАВА 7. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ОТС В УСЛОВИЯХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
7.1. Оценка эффективности применения статической модели принятия решений при управлении метеозависимой сельскохозяйственной ОТС.
7.2. Оценка эффективности применения динамической модели принятия решений при управлении метеозависимой авиационной ОТС.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


В настоящее время большое внимание уделяется вопросам повышения качества функционирования системы сбора и распространения первичной метеорологической информации. Обусловлено это тем, что ухудшение работы данной системы обязательно приводит к снижению эффективности функционирования оставшихся двух систем. Рис. Сбор первичной метеорологической информации осуществляется посредством визуальных наблюдений и или инструментальных измерений характеристик состояния и движения атмосферы на стационарных пунктах метеорологических станциях, постах и подвижных объектах судах, самолетах, спутниках 6. К основным метеорологическим характеристикам, наиболее полно отражающим физические свойства исследуемой метеорологической среды атмосферы, в первую очередь, относятся атмосферное давление, температура и влажность воздуха, ветер, прозрачность атмосферы, количество, высота нижней и верхней границы облачности, количество осадков за определенный период времени, продолжительность солнечного сияния и др. Кроме того, для оценки физического состояния атмосферы производятся наблюдения за явлениями погоды, основными из которых являются туман, дымка, метель, пыльная песчаная буря, гроза, болтанка, обледенение и др 1,, ,. Для распространения первичной метеорологической информации применяются современные технические средства ,. Метеорологические характеристики, отражающие свойства атмосферы, называют метеорологическим величинами , , . Таким образом, полная характеристика погоды дается на основании информации о метеорологических величинах и явлениях погоды , , . Однако фактически наблюдаемые явления и инструментально измеренные значения метеорологических величин в пространственновременном масштабе являются дискретными, отнесенными к заданной точке пункту и моменту или относительно малому отрезку времени. Поэтому при решении практических задач возникает необходимость совершенствования структуры системы пространственно распределенного метеомониторинга, направленного на определение пространственных границ классов однородной статистической информации. В настоящее время, в силу ряда экономических и технических причин, распределение этих станций по территории России крайне неравномерно 6. Другими словами, построение указанной сети должно учитывать как запросы метеозависимых ОТС, научную необходимость, так и экономикотехническую обеспеченность. Начиная со второй половины XX века, в оперативную прогностическую работу включена принципиально новая сеть наблюдений, осуществляемых с помощью искусственных спутников Земли ИСЗ , 6. Эти спутники регулярно передают на наземные станции телевизионные и инфракрасные изображения облачности, снежного и ледяного покрова, информацию о тепловом излучении земной поверхности и облаков. Анализ получаемой с ИСЗ информации дает возможность делать заключения об эволюции погодных условий и, следовательно, повышать качество прогнозов погоды , 6. Первичная метеорологическая информация, получаемая непосредственно от сети метеорологических станций и подвижных источников наблюдения морские суда, самолеты, ИСЗ и др. Перечисленные требования не всегда выполняются полностью, что негативно сказывается на адекватности метеорологических прогнозов и должно учитываться при их разработке и применении. В системе обработки полученной метеорологической информации осуществляется первичная обработка исходных данных и разработка прогнозов погоды, сообщаемых ЛПР через систему доведения метеорологической информации в категорической, вероятностной, или категорическивероятностной форме ,6. Функционирование всех перечисленных систем направлено на решение целевой задачи современной службы погоды, состоящей в обеспечении наиболее полного и эффективного использования метеорологической информации в процессе принятия решений при управлении метеозависимыми ОТС 6. Особое значение при этом отводится прогностической информации о погоде, повышение качества и ценности которой требует на начальном этапе классификации метеорологических прогнозов. К основным классификационным признакам прогнозов погоды рис.