сделать полигоном для исследований весь мир. Полученные длинные
ряды наблюдений существенно облегчают применение методов стати-
стического анализа и проверки гипотез.
Проведенные работы показали, что аналогичные системы могут
быть эффективно использованы для прогнозирования рецессий амери-
канской экономики, скачков безработицы в западноевропейских стра-
нах, скачков тяжких преступлений на региональном уровне в России, а
также в других задачах, связанных с прогнозом динамики социоэконо-
мических систем. Главным в настоящее время здесь является наличие
адекватных данных, отражающих результаты мониторинга.
Информационные потоки в КСНМ.
КСНМ представляет собой,
прежде всего, информационную систему, поэтому принципиальное
значение и для проектирования, и для использования системы име-
ет понимание информационных потоков в этом объекте (рис. 5). Если
взглянуть на эту схему с позиции триады “субъект–средство–объект”,
то роли распределяются следующим образом.
Субъектом
КСНМ в настоящее время представляется МЧС РФ. По-
лученные прогнозы, результаты мониторинга, оценки и проведенный
анализ будет поступать в центральный аппарат МЧС РФ и в Наци-
ональный центр управления в кризисных ситуациях (заметим, что в
силу достаточно большой универсальности системы в качестве субъ-
ектов могут выступать и другие структуры, например: Экспертный
совет при МЧС РФ, Правительственная комиссия по предупрежде-
нию и ликвидации чрезвычайных ситуаций и обеспечению пожарной
безопасности, Совет безопасности РФ и др.).
Объектом
, входом для экспериментального стенда, являются раз-
личные типы данных и знаний, поступающие из разных источников
извне Российской академии наук и получаемые в рамках самой РАН.
Данные представляют собой тот “сырец”, на основе которого и бу-
дет производиться мониторинг и прогноз. Отметим, что бедой многих
существующих систем является отсутствие необходимых знаний и на-
личие массивов информации, которая не востребована или вообще не
может быть использована. Поэтому в режиме штатной работы задачей
экспериментального стенда является интеграция, постоянное попол-
нение и систематизация базы знаний. Эта база во многом будет опи-
раться на те разработки, которые проводились и ведутся в настоящее
время в РАН. Другая база — база данных интегрирует информацию
из нескольких источников и является основой для специалистов по
моделированию, прогнозу, для экспертов.
Отметим, что формирование и наполнение базы данных и базы
знаний представляется в настоящее время разработкой общего для
76
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2009. № 1
