Структурное подразделение: Международная лаборатория математических методов исследования социальных сетей
Руководитель работ: Трусов Александр Васильевич, Заведующий научно-исследовательской лабораторией, Кандидат физико-математических наук
Сроки выполнения: 2023 год.
Актуальность исследования: Существующие вычислительные модели эволюции городов слишком трудоемки. Доверие к результатам прогнозирования в значительной степени основывается на авторитете авторов прогноза. Однако нарастающий поток новых данных, прежде всего данных Дистанционного Зондирования Земли, открывает возможности использования подхода «Большие Данные». Данные Дистанционного Зондирования имеют высокое пространственное разрешение, глобальное покрытие, собираются по единой методике. Для обучения модели развития конкретного города (или агломерации), можно использовать как исторические данные для данного города, так и данные для других «похожих» городов. Параметры вычислительной модели основанной на «Больших Данных» можно оптимизировать методами статистики и машинного обучения. Качество моделирования можно оценивать обучая модель на части данных. Например, обучая предиктивную модель эволюции на временных рядах до 2017 года, можно получить прогнозы системы на 2018 год, 2019 и последующие годы, и сравнивать построенный системой прогноз с реальным территориальным развитием города в эти годы. Вычислительная система, основанная на такой модели, может быть использована для анализа и уточнения планов развития города путем сравнения разработанного плана развития города с прогнозом развития города, вычисленным на основе предыдущего развития города и географических характеристик земной поверхности. Сравнительный анализ этих двух пространственно-временных рядов карт – «планов» и «прогнозов» - может указать на возможные недостатки планирования и способы их устранения.
Основная цель исследования: Целью НИР является создание прототипа описанной выше системы и тестирование его практической применимости на реальных данных для одного города (включая как оценку качества прогноза так и нефункциональные свойства системы, такие как потребляемые вычислительные ресурсы). В последнем квартале 2023 г. мы планируем начать пробную эксплуатацию системы с пользователями.
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Создать математический аппарат для построения эволюционной модели территориального развития городов на основе данных Дистанционного Зондирования Земли (ДЗЗ)
- Построить программное обеспечение для этой модели
- Построить программное обеспечения для подготовки данных и для анализа результатов прогнозирования
- Получить начальные оценки качества моделирования
- Оценить масштабируемость системы и необходимые вычислительные ресурсы