Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Геомоделирование производства и потребления минеральных ресурсов на базе нечеткой логики

Диссертация: Геомоделирование производства и потребления минеральных ресурсов на базе нечеткой логики
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В связи с этим необходимо грамотное планирование и прогнозирование перспектив развития МСБ. Используемые в настоящее время методики прогнозирования не позволяют в достаточной мере учесть социально-политические, экономические, экологические и другие катаклизмы, что существенно влияет на качество таких прогнозов. Разработаны модели и алгоритмыпрогнозирования развития МСБ горнодобывающих стран… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Моделирование глобальных экономических процессов
    • 1. 1. Современные тенденции развития экономики минерального сектора
    • 1. 2. Экономико-математическое моделирование глобальных процессов Дж. Форрестера
    • 1. 3. Глобальные модели Д. Медоуза, Месаровича — Пестеля, Леонтьева, ПЮ
    • 1. 4. Задачи исследований
  • Глава 2. Создание механизма геомоделирования потребления МР с использованием аппарата нечеткой логики
    • 2. 1. Минеральная и экономическая модели Л.А. Пучкова
    • 2. 2. Общая концепция моделирования геоинформационной системы производства и потребления МР
    • 2. 3. Использование аппарата нечеткой логики
  • Выводы
  • Глава 3. Геомоделирование производства и потребления МР
    • 3. 1. Формирование совокупной модели использования МР
    • 3. 2. Алгоритм имитационного моделирования
    • 3. 3. Метод формирования правил нечеткой логики
    • 3. 4. «Вертикальные» и «горизонтальные» интерфейсы геоинформационной модели
  • Глава 4. Реализация системы геомоделирования
    • 4. 1. Построение системы уровневых моделей
    • 4. 2. Вывод результатов моделирования вычислительных экспериментов
    • 4. 3. Архитектура геоинформационной модели

Геомоделирование производства и потребления минеральных ресурсов на базе нечеткой логики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность проблемы. Главнойзадачей для современной экономики является обеспечение ее устойчивого развития без ограничений со стороны минерально-сырьевой базы (МСБ), т. е. гармонизация основных материальных характеристик мировой системы. В экономике любой страны мира основную роль играет минерально-сырьевой комплекс, и с каждым годом растут объемы и спектр потребляемых минеральных продуктов (МП) в связи с развитием новых технологий и усложнением производимых изделий.

В связи с этим необходимо грамотное планирование и прогнозирование перспектив развития МСБ. Используемые в настоящее время методики прогнозирования не позволяют в достаточной мере учесть социально-политические, экономические, экологические и другие катаклизмы, что существенно влияет на качество таких прогнозов.

Поэтому создание аппарата моделирования динамики сложных природно-технических систем в части добычи и потребления минерально-сырьевых ресурсов (MCP), в том числе с целью проведения всестороннего анализа влияния горнопромышленных систем на основные макроэкономические показатели стран и регионов с разным уровнем развития экономики, является актуальной задачей современности.

Целью исследования является разработка методики прогнозирования развития экономики на основе производства и потребления минеральных ресурсов с использованием компьютерного моделирования, методов и моделей с нечеткой логикой.

Идея работы заключается* в агрегировании каскадных моделей потребления MCP с использованием механизма индикаторов и применением аппарата нечеткой логики в моделях прогнозирования потребления MCP для оценки влияния МСБ на основные макроэкономические показатели стран и регионов.

Объектом исследования являются компьютерные модели стратегического прогнозирования. динамики развития МСБ. стран, регионов и мира в целом.

Научные положения, разработанные соискателем, и их новизна:

1. Разработаны модели и алгоритмыпрогнозирования развития МСБ горнодобывающих стран, отличающиеся использованием каскадных систем уровневых балансовых моделей на основе методов нечеткой логики и позволяющие при разреженных матрицах исходных данных осуществлять комплексную оценку динамики развития экономики.

2. Предложен индикаторный метод комплексного компьютерного моделирования использования MCP, заключающийся в упрощении структуры потребления группы однотипных минералов (геопоказателей) и. позволяющий с достаточной точностью оценить потребление' совокупности MCP соответствующей группы в организационно-технических системах.

3. На основе разработанного метода построения системы уровневых моделей с нечеткой' логикой создана методика прогнозирования потребления MCP странами и регионами, позволяющая с высокой степенью точности предсказать динамику их развития в долгосрочной перспективе.

Достоверность научных положений, сформулированных в диссертации, подтверждается корректным использованием методов системного анализа, статистических исследований и компьютерного моделирования, сопоставимостью результатов модельных расчетов по разработанным методам и реально полученных на практике.

Научная значимость работы заключается в разработке моделей, методов и алгоритмов компьютерного моделирования потребления MCP странами и регионами, позволяющих оценивать и прогнозировать развитие экономики стран и регионов в части потребления >МСР ].

Методы исследований. В • работе использованы методы: системного анализаимитационного моделирования, объектно-ориентированной методологиитеории вероятностей и математической статистикиметоды нечеткой логики, ГИС-методы пространственного анализа.

Практическая значимость работы состоит в разработке методик, применение и использование которых позволяет системно оценивать и прогнозировать развитие экономики стран и регионов в части потребления MCP.

Теоретической и методологической основами исследования явилось научное наследие отечественных и зарубежных ученых в области экономической теории, системного анализа, экономико-математического моделирования: Гранберга А. Г., Егорова В. А., Канторовича JT.H., Кайи И., Клейна JI.P., Леонтьева В. В., Линнемана Г., Матросова В. М., Медоуза Д., Мензи Д., Месаровича М., Моисеева-Н.Н., Немчинова B.C., Неймана Дж.Ф., Новожилова, H.A., Пестеля Э., Пучкова Л. А., Редкозубова С. А., Робертса П., Стебница В1, Тинбергена Я., Форрестера Дж., Эрреры А.

Информационной базой для теоретических выводов явились материалы аналитических и статистических центров: данные Госкомстата РФГеологической Службы США (US Geological Survey) [89−94] и Горного Бюро США (US Bureau of Mines)' [82−87, 95−96]- «Мировые данные по горной промышленности» (World Mining Data) [78−81], ежегодно издаваемые Министерством экономики и труда Австрии (Federal Ministry for Economy and Labour of the Republic of Austria) — Всемирного Банка (World Bank) (финансовой группы, состоящей из Международного банка реконструкции и развития (МБРР) и Международной ассоциации развития (MAP)) — ежегодника издательства Глюкауф (Jahrbuch), Германия.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на семинарах ЦСИ МГГУ, научно-практических конференциях: «Неделя горняка-2007», «Неделя горняка-2008», «Неделя горняка-2009» .

Разработанные модели и алгоритмы используются в Центре стратегических исследований Московского государственного горного университета и учебном процессе.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 5 работ, все в издательствах, входящих в список рекомендованных ВАКом для публикации результатов исследований по диссертационным работам.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения, включает 12 таблиц, 48 рисунков, список литературы из 97 наименований.

Основные выводы и результаты работы, полученные лично автором:

1. В ходе работы проведен анализ влияния горнопромышленных систем на основные макроэкономические показатели стран и регионов с разным уровнем развития экономики.

2. На основе проведенного анализа выбран наиболее рациональный способ моделирования динамики сложных природно-технических систем, отличающийся использованием нечеткой логики.

3. Предложен метод формирования моделей, состоящий в составлении систем уровневых уравнений, решая совокупность которых, можно моделировать цикл/процесс потребления МСР.

4. Разработана общая концепция моделирования на основе предложенной системы из балансовых уравнений, отображающей процессы создания материальных объектов и организационно-технических систем в части потребления МСР.

5. Создан механизм построения компьютерных моделей производства и потребления МСР с применением аппарата нечеткой логики (индикаторный метод).

6. Разработана методика, практическая реализация которой дает возможность осуществлять прогноз и планирование эффективного развития экономики горнодобывающих стран.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В настоящей работе решена актуальная научная задача разработки методики прогнозирования перспективного развития экономики в части производства и потребления минеральных ресурсов с помощью компьютерного моделирования с использованием моделей и методов нечеткой логики.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Н. и др. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1986.-312 с.
  2. Е.Ф., Вавилов A.A., Емельянов C.B. и др. Технология системного моделирования. М.: Машиностроение- Берлин: Техник, 1988. -520 е.-
  3. Р., Сасиени М., Основы исследования операций: Пер. с англ. В. Я. Алтаевой, Под редакцией H.A. Ушакова -М.: Мир, 1971.-535с.
  4. Аналитический доклад о состоянии природных ресурсов за 2004 г. Фонды ВИЭМСhttp://ptc.ainf.ru/viems/index 1 .htm
  5. С. А. «Введение в математическую экономику» М.: Наука, 1984 год
  6. К. А., Бусыгин В. П. Математика плановых решений. М. Наука. 1980.
  7. Р., Заде Л. Принятие решений в расплывчатых условиях // В кн.: Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.
  8. А.Н. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной, Рига: Зинатне, 1982.
  9. А.Н., Крумберг O.A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне, 1990.
  10. Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. -400 е.-
  11. Е.А. Иерархия моделей процессов потребления минеральных ресурсов // Информатизация и управление-1: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитическогобюллетеня. М.: Издательство «МИР ГОРНОЙ КНИГИ» — 2008. -С. 56−64.
  12. Е.А. Методы моделирования экономических систем и процессов //Информатизация и управление-1: Сборник статей. Отдельный выпуск Горного информационно-аналитического бюллетеня. М.: Издательство «МИР ГОРНОЙ КНИГИ» — 2008. -С. 178−187.
  13. Е.А. Прогноз построения минеральных ресурсов с применением имитационных моделей // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ — 2008. — № 6. — С. 144−149.
  14. Е.А., Шек В.М. Балансовые модели потребления минеральных ресурсов с применением нечеткой логики // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ — 2008. -№ 8.-С. 202−205.
  15. Е.А., Шек В.М. Моделирование производства и потребления минеральных ресурсов // Горный информационно-аналитический бюллетень. М.: МГГУ — 2008. — № 9. — С. 200−205.
  16. В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974.
  17. В.А. Фундаментальные основы дискретной математики. -М.: Физматлит, 2000.
  18. Г. Л., Теория статистики: Учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 2006. — 476 с.
  19. М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях М.: ДМК Пресс, 2006 — 312 с.:ил.
  20. Дли М.И., Круглов В. В., Осокин М. В. Локально-аппроксимационные модели социально-экономических систем и процессов. М.: Наука, Физматлит, 2000. — 224 с.
  21. В.П., Круглов В. В. МАТЬАВ 6.5 8Р1/7/7 БР1/7 БР2 + БппиИпк 5/6 Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. Серия «Библиотека профессионала». -М.:
  22. СОЛОН-ПРЕСС, 2006. 456с.: ил.
  23. В.А., Каллистов Ю. Н., Митрофанов В. Б., Пионтковский A.A. Математические модели глобального развития. — Л.: Гидрометеоиздат, 1980'.
  24. Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.:Наука, 1976. 165с.
  25. Л.А. Группы данных для нечеткой логики (Zadeh ДюФю Fuzzy sets // Information and Control, 8:338−53, 1965)
  26. Л. Статистическое оценивание. M., «Статистика», 1976 г.
  27. A.A. Логика времени // Неклассическая логика. М.: Наука, 1979.
  28. С.А. Об ошибочности использования в народнохозяйственном планировании экономико-математической модели В.Леонтьева и межотраслевых балансов «Затраты — Выпуск"http://www.aup.rU/articles/economics/12.htm# ftnl
  29. Н.Е., Майминас Е. З., Смирнов А. Д. Экономическая кибернетика: Учебник. М.: Экономика, 1982. — 408 с.
  30. Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) М., «Наука», 1974 г., 832с., с илл.
  31. В.В., Греев А. Ф., Васютин C.B., Райх В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Нолидж, 2000.-352с.
  32. А. Введение в теорию нечетких множеств. М.:Мир, 1982. 432с.
  33. А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями, Минск: Вышэйшая школа, 1992.
  34. В.В., Дли М.И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие. М.: Физматлит, 2001.-224 с.
  35. Jl.T. Основы кибернетики. М.: Энергия, Т. 2.- 584 е.-
  36. В.К. Устойчивое развитие общества: парадигма, модели, стратегия. -М.: Academia, 2001.
  37. A.B. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. — С. 207.
  38. Н.Г., Берштейн Л. С., Боженюк A.B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР М.: Энергоатомиздат, 1991.
  39. А.И. Этот нечеткий, нечеткий, нечеткий мир / PC Week/RE N. 16,1995
  40. В.М., Матросов И. В. Глобальное моделирование с учетом динамики биомассы и сценарии устойчивого развития. / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). М.: Academia, МГУК, 1999.
  41. К.В. Устойчивое развитие в модифицированной математической модели «Мировая динамика». / Новая парадигма развития России (Комплексные исследования проблем устойчивого развития). -М.: Academia, МГУК, 1999.
  42. Модель межотраслевого баланса (модель Леонтьева) http://www.allmath.ru/appliedmath/micro/labs/micro-labs6.htm
  43. Н., Александров В., Тарко А. Человек и биосфера. М Наука 1985 г.
  44. H.H. «Система «Гея» и проблема «запретной черты». Журнал «Наука и жизнь» № 2, 1986 г. С.58−68
  45. H.H. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.-488 е.-
  46. Моудер, Элмаграби, Исследование операций, Том 1, Методологические основы и математические методы
  47. Г. М. Куликов В.П., Математическое моделирование экономических процессов: Учебное пособие. Алматы: Экономика, 1999.-356 с.
  48. H.H. Прикладная логика. Новосибирск: Изд-во НГУ, 2000.
  49. С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации М.: Наука, 1981.
  50. Основы математической экономики: модель Леонтьева http://www.csu.ac.ru/~ruseai-/ME Ruda/Chapter6/par6 2. html
  51. X., Стайлиц К., Комбинаторная оптимизация. Алгоритмы и сложность: Пер. с англ. — М.: Мир,» 1985. — 512 с.
  52. Д.А. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта М., 1986.
  53. В.Г. Введение в MATLAB. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000, 247с.
  54. В.Г. Инструментальные средства MATLAB 5.x. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000, 336 с.
  55. В.Г. Система инженерных и научных расчетов MATLAB 5.х:В 2 т. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999, Т.2, 366с.
  56. A.C., Решение стратегических задач в условиях размытой информации: Монография. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2003. — 240с.
  57. Л.А. Минеральные модели экономики, статья в инженерную академиюhttp://www.slaviza.ru/texts/Puchkov.pdf
  58. Л.А. О системе горных наук // Горный журнал № 7, 1995
  59. С.С., Ашихмин A.A. Математические методы и моделирование в горной промышленности. — М.: Издательство Московского государственного горного университета, 1997. — 404 с.
  60. А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерениянечеткости. M.: Диалог-МГУ, 1998.
  61. О.Н., Эконометрика: учеб. Пособие. М.: Экономистъ, 2006.-320с.: ил.
  62. . Основные течения современной экономической мысли. М. «Прогресс». 1968.
  63. Справочная книга по математической логике. Ч. 1−4 / Под ред. Дж. Барвайса. М.: Наука, 1982.
  64. В.Г. Статистика, Часть 2, Учебный курс: http://www.e-college.ru/xbooks/xbook056/book/part-003/page.htm
  65. C.B., Овчинникова Е. В. Математическая логика и теория алгоритмов: Учебник. М.: ИНФРА-М- Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2004. — 224 с.
  66. JI.JI., Шарапов А. Д., Бернштейн A.C., Сиднев С. П. Математические методы и модели в планировании. Киев: Вища школа, 1981.-272 е.-
  67. Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981.
  68. Т., Асаи К., Сугэно Прикладные нечеткие системы М: Мир, 1993.358 с.
  69. Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978
  70. Дж. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971.
  71. Р. «Имитационное моделирование систем искусство и наука» М.: Мир, 1978
  72. Янг С. Системное управление организацией. Пер. с англ. М.: Советское радио, 1972. 456 е.-
  73. Я. Руководство по нечеткой логике (Jantzen J. Tutorial to Fuzzy Logic // Technical report no 98-E 868. University of Denmark, Department of Automation, 1998)
  74. Aluminum Association Inc., 1976−2003, Aluminum statistical review, 1975−2002.,
  75. FI.JG1 Global Model 7.0 A New Frontier Science of Global Economic Modeling, Economic & Financial-Computing, Vol.3 Number 1 Spring 1993, A Journal of European Economics and Financial Center, pp. 3−67.
  76. L.Weber, G. Zsak, World Mining Data, Volume 20 Minerals Production, Vienna 2005
  77. L.Weber, G. Zsak, World Mining Data, Volume 21 Minerals Production, Vienna 2006
  78. L.Weber, G. Zsak, World Mining Data, Volume 22 Minerals Production, Vienna 2007
  79. U.S. Bureau of Mines, 1927−34, Mineral Resources of the United States, 1924−31.
  80. U.S. Bureau of Mines, 1933−96, Minerals Yearbook, 1932−94.
  81. U.S. Bureau of Mines, 1962−77, Commodity Data Summaries, 1962−77.
  82. U.S. Bureau of Mines, 1978−95, Mineral Commodity Summaries, 197 895.
  83. U.S. Bureau of Mines, 1993, Statistical Compendium, 1975−90.
  84. U.S. Bureau of Mines, 1993−96, Minerals Yearbook, v. I, 1991−94.
  85. U.S. Department of Commerce, 1956, Materials Survey—ALUMINUM, compiled for the Office of Defense Mobilization.
  86. U.S. Geological Survey and U.S. Bureau of Mines, 1996, Mineral Commodity Summaries, 1996.
  87. U.S. Geological Survey, 1901−27, Mineral Resources of the United States, 1900−23.
  88. U.S. Geological Survey, 1997−2005, Minerals Yearbook, v. I, 19 952 003.
  89. U.S. Geological Survey, 1997−2006, Mineral Commodity Summaries, 1997−2006.
  90. U.S. Geological Survey, 1997−2006, Minerals Yearbook, v. I, 19 952 004.
  91. U.S. Geological Survey, 1999, Metal Prices in the United States through 1998.
  92. USA Department of the interior, Bureau of Mines, Bureau of Mines Cost Estimating System, Handbook. Part 1. Surface and Underground Mining
  93. USA Department of the interior, Bureau of Mines, Bureau of Mines Cost Estimating System, Handbook. Part 2. Mineral processing
  94. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. — Vol.1, № 1.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!