CC BY
27
УДК 330.15:004.94
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИНСТРУМЕНТАЛЬНОГО СРЕДСТВА ОЦЕНКИ ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ
© Тиндова Мария Геннадьевна
доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной математики и информатики, Саратовский государственный социально-экономический университет.
В работе рассматриваются вопросы построения нечёткой системы оценки природных ресурсов с использованием Fuzzy Logic Toolbox системы Matlab. Автор разрабатывает алгоритм инструментального средства оценки
природных ресурсов, в частности как оценки земельного участка и улучшения на нём. В результате общая нечёткая модель оценки состоит из нескольких блоков, каждый из которых реализуется с использованием Fuzzy Logic Toolbox. Объединение всех блоков происходит в пользовательском интерфейсе.
Ключевые слова: нечёткое моделирование, использование Matlab для нечётких систем, оценка природных ресурсов.
Се
М
Чегодня в России для большинства при/родных ресурсов существуют только кадастровые модели оценки природных ресурсов, на основе методов массовой оценки. Однако согласно ФСО должна осуществляться оценка запаса природного ресурса, экологических функций этого ресурса и экологического ущерба.
Существующие же кадастровые методы оценки, во-первых, не учитывают функции, выполняемые ресурсом, а во-вторых, рассматривают все эти позиции по отдельности.
На наш взгляд, любой природный ресурс - это одновременно и запас, и часть экологического единства природы, и экологический ущерб (либо самому ресурсу под воздействием антропогенных факторов, либо окружающей среде при добыче ресурса). Поэтому и оценивать его необходимо как единый объект.
данский оборот, следовательно, не может быть найдена рыночная стоимость классическими методами оценки.
В качестве решения данных проблем мы предлагаем использовать аппарат нечёткого моделирования в оценке природных ресурсов, который позволит вычислить инвестиционную стоимость ресурсов.
Алгоритм этого процесса состоит из определения базовой стоимости, которая в дальнейшем корректируется в зависимости от категории, оцениваемого участка.
Тогда модель оценки природных ресурсов, которую мы назвали BrokNR, состоит из 5-ти отдельных блоков [1]: нечёткая модель оценки земли (НМЗ), нечёткая модель оценки водных ресурсов (НМВР), нечёткая модель оценки лесных ресурсов (НМЛР), нечёткая модель оценки
...любой природный ресурс - это одновременно и запас, и часть экологического единства природы, и экологический ущерб (либо самому ресурсу под воздействием антропогенных факторов, либо окружающей среде при добыче ресурса). Поэтому и оценивать его необходимо как единый объект.
Другая проблема оценки природных ресурсов состоит в том, что в Российской Федерации для многих природных ресурсов запрещён граж-
полезных ископаемых (НМПИ) и нечёткая модель оценки экологического ущерба (НМЭУ). Все они объединяются общим пользовательским
Информационная безопасность регионов. 2013. № 1(12)
Рис. 1. Построение лингвистической переменной L6 - рельеф
интерфейсом, который реализован с помощью Visual Basic.
Каждый из блоков был программно реализован в системе Fuzzy Logic Toolbox программной среды Matlab, а именно, были определены лингвистические переменные и заданы логические правила вывода.
Рассмотрим подробнее реализацию нечёткой модели оценки земли (НМЗ). Создание системы нечёткого вывода в Fuzzy Logic Toolbox начинается с выбора типа системы [2]. Пользователь имеет две альтернативы: Mamdani или Sugeno, которые отличаются форматом базы знаний и процедурой дефаззификации. В работе выбрана система Mamdani.
Модель оценки земельных участков состоит из следующих лингвистических переменных [3]: Li - цена за 1 га; L2 - категория земель; L3 - местоположение (природно-климатические зоны); L4 - размер; L5 - экология; L6 - рельеф; L7 - геология; L8 - плодородие (бонитет); L9 -инфраструктура и коммуникации.
Первым шагом в реализации модели является задание входных и въходнъх переменных модели. Наша модель состоит из одной результирующей или выходной переменной - цены; остальные переменные являются входными.
Следующим шагом программной реализации является задание термов и функций их принадлежности для каждой лингвистической переменной. В частности, показано задание переменной L6 - рельеф (рис. 1). Редактор функций принадлежности позволяет задать диапазон изменения текущей переменной, диапазона вывода функций принадлежности, наименования текущего лингвистического терма и параметров его функции принадлежности [2].
В нечёткой модели оценки земли в качестве функций принадлежности были использованы типовые L-R-функции треугольного и трапецеидального типов, определённые на 01-носителе, конкретный вид которых определялся значениями параметров их аналитического представления и может уточняться в соответствии с экспериментальными данными.
Далее составляется база нечётких правил логического вывода. В результате анализа предметной области и обработки экспертной информации в работе была сформирована база правил для модели оценки земли НМЗ, состоящая из 38 предикатных правил вида «Если Хесть А, то У есть В». В качестве посылок данных правил использовались входные лингвистические переменные, в качестве следствий - выходная переменная цена [4].
Для ввода нового правила в базу знаний в Fuzzy Logic Toolbox, необходимо с помощью мыши выбрать соответствующую комбинацию лингвистических термов входных и выходных переменных, установить тип логической связки («И» или «ИЛИ») между переменными внутри правила, затем установить наличие или отсутствие логической операции «НЕ» для каждой лингвистической переменной, а также ввести значение весового коэффициента правила [2].
Система Fuzzy Logic Toolbox предоставляет возможность визуализации нечёткого логического вывода, а именно, позволяет проиллюстрировать ход логического вывода по каждому правилу, получение результирующего нечёткого множества и выполнение процедуры дефаззификации (рис. 2).
Каждое правило базы знаний представляется в виде последовательности горизонтально расположенных прямоугольников. При этом первые 8 прямоугольников отображают функции принадлежностей термов посылки нечёткого
Рис. 2. Визуализация логического вывода для НМЗ
Научно-практический журнал. ISSN 1995-5731
правила, а последний девятый прямоугольник соответствует функции принадлежности терма-следствия выходной переменной. Пустой прямоугольник в визуализации правила означает, что в этом правиле посылка по переменной отсутствует.
Светло-серая заливка графиков функций принадлежностей входных переменных указывает насколько значения входов, соответствующих термам данного правила. Тёмно-серая заливка графика функции принадлежности выходной переменной представляет собой результат логического вывода в виде нечёткого множества по данному правилу. Результирующее нечёткое множество, соответствующее логическому выводу по всем правилам, показано в нижнем прямоугольнике последнего столбца графического окна. В этом же прямоугольнике вертикальная линия соответствует чёткому значению логического вывода, полученного в результате дефаззификации.
Для оценки нового земельного участка требуется ввести значения входных переменных либо в поле Input, либо с помощью мыши, путём перемещения линий-указателей красного цвета.
Другой возможностью визуализации в системе Fuzzy Logic Toolbox является возможность визуализации поверхности «входы-выход» [2], которая представляет собой графическое изображение зависимости значения любой выходной переменной от произвольных двух (или одной) входных переменных.
Например, рассматривая влияние местоположения и экологического состояния земельного участка на его стоимость, можно заметить, что к югу на территории РФ наблюдается ухудшение экологической ситуации, а также
рост стоимости земли. При этом очевидно, что ухудшение экологии происходит двумя скачками, наиболее сильный из них - это граница между Севером и Центральной частью России, второй, более слабый, - это граница между Центром и Югом России.
Рассматривая поверхности «ввода-вывода» для других лингвистических переменных, можно проследить другие связи между ценой и ценообразующими факторами.
Аналогичным образом строятся остальные нечёткие блоки модели оценки природных ресурсов BrokNR [1].
Объединение блоков осуществляется в пользовательском интерфейсе, который был разработан с использованием VBA Excel. Использование интерфейса, являющегося надстройкой над таблицами Excel, даёт возможность применения разработанного инструментального средства в работе оценочных компаний.
Основным результатом построения инструментального средства оценки природных ресурсов с помощью Fuzzy Logic Toolbox можно считать, на наш взгляд, возможность определения инвестиционной стоимости любых природных ресурсов, измерение которых возможно связать с земельным участком.
Созданная модель оценки земли в виде нечёткой продукционной сети позволяет проводить качественный анализ ценообразующих факторов, которые включены в оценочную модель, выявлять наличие скрытых связей между ними и прослеживать характер полученных связей.
Материалы поступили в редакцию 08.11.2012 г.
Библиографический
1. Тиндова М. Г. Интеллектуальные средства обработки информации как инструмент экономической оценки природных ресурсов [Текст] // Компьютерные науки и информационные технологии : материалы науч. конф. 1-4 июля 2012 г., Саратов : М-во образования и науки РФ [и др.] ; отв. ред. В. А. Твердохлебов. - Саратов : Изд-во СГУ, 2012. - ISBN 978-5-9999-1304-3.
2. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, Version 2.
- URL: http://dc112.4shared.com/doc/ffEa8p5Z/ preview.html (дата обращения: 12.11.2012).
3. Тиндова М. Г. Нечёткая модель оценки земельных участков [Текст] // Журнал экономической теории. - 2010. - № 4(25). - С. 125-146.
- ISSN 2073-6517.
4. Yager R. Essential of Fuzzy Modeling and Control [Текст] / R. Yager, D. Filev. - NY : John Willey & Sons, 1994. - 388 p. - ISBN 0471017612.
список (References)
1. Tindova M. G. Intellektual'nye sredstva obrabotki informacii kak instrument jekonomicheskoj ocenki prirodnyh resursov. Komp'juternye nauki i informacionnye tehnologii . materialy nauch. konf. 1-4 ijulja 2012 g., Saratov. M-vo obrazovanija i nauki RF [i dr.]. otv. red. V. A. Tverdohlebov. Saratov. Izd-vo SGU, 2012. ISBN 978-5-9999-1304-3.
2. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, Version 2. URL: http://dc112.4shared.com/doc/ffEa8p5Z/ preview.html (data obrashhenija: 12.11.2012).
3. Tindova M. G. Nechjotkaja model' ocenki zemel'nyh uchastkov. Zhurnal jekonomicheskoj teorii. 2010. № 4(25). S. 125-146. ISSN 2073-6517.
4. Yager R., Filev D. Essential of Fuzzy Modeling and Control. NY. John Willey & Sons, 1994. 388 p. ISBN 0471017612.
Информационная безопасность регионов. 2013. № 1(12)
