CC BY
33
не достаточным для обеспечения надежной работы ОК.
На нижнем уровне обеспечение самотестируемости напольного оборудования осуществлялось с применением метода сигнатурного анализа, согласно которому генератор тактовых импульсов вырабатывает основную тактовую частоту fr=20 МГц, которая делится на 16 и синхронизирует работу ОК. Таким образом, цикл выполнения команды в ОК составляет 1,25 МГц, или 0,8 мкс, то есть в четыре раза меньше, чем цикл выполнения команды в объектном контроллере. Это позволяет за время выполнения одной команды осуществлять четыре такта сигнатурного анализа. Сигнатурный анализ выполняется параллельно и требует в среднем три такта, таким образом, процессор диагностируется в фоновом режиме без дополнительных потерь времени.
В случае обнаружения отказа выдается сигнал прерывания, который после идентификации соответствующей программой переводит ОК в безопасное состояние. Для обеспечения предложенного выше способа самотестирования используется специальный прием программирования микропроцессора, суть которого заключается в следующем. После выполнения каждой команды реализуется вывод в PORT служебной информации. Это удлиняет при-
мерно в три раза цикл работы программы, что соответствует техническому заданию на ОК.
В заключение отметим, что данная разработка прошла успешную экспериментальную апробацию в системе электрической централизации в качестве базового элемента напольного оборудования на некоторых станциях Северо-Кавказской железной дороги.
Список литературы
1. Сапожников В.В., Сапожников Вл.В., Христов Х.А. Методы построения безопасных микроэлектронных систем железнодорожной автоматики и телемеханики. -М.: Транспорт, 1996.
2. Пальчик Л.В., Ковалев С.М., Харченко В.А. Принципы построения распределенных систем электрической централизации малых станций //Перспективные технологии и технические средства управления движением поездов на железнодорожном транспорте. -Ростов н/Д: РГУПС, 2000. - С. 18-21.
3. Розенберг Е.Н. Технические средства железнодорожной автоматики и телемеханики для реализации программы// Автоматика, связь, информатика, 2000. - №1. - С.8-12.
4. Ковалев С.М., Шабельников А.Н. Автоматическое построение нечетких темпоральных систем на основе обучающих примеров// Известия ТРТУ. Интеллектуальные САПР. -Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. - .№4(22). - С.357.
5. Родзин С.И. Отказоустойчивые вычислительные системы. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2001. -271с.
ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА «ПЛАНИРОВАНИЕ СТРУКТУРЫ СЕТИ МАЛОКОМПЛЕКТНЫХ СЕЛЬСКИХ ШКОЛ»
Б.В. Палюх, Н.А. Семенов, А.Н. Ветров, А.Л. Борисов
С 1987 г. в Российской Федерации наблюдается спад рождаемости и снижение численности населения. Особенно сильно этот процесс затронул сельскую местность, породив множество проблем, в том числе и в сфере образования.
В этом плане Тверская область является типичным регионом Российской Федерации. За последние сорок лет доля сельского населения Тверской области в общей численности населения страны уменьшилась более чем в два раза.
Основными причинами сокращения численности сельского населения стали:
- его естественная убыль;
- значительное снижение рождаемости и рост смертности;
- изменение возрастной структуры сельского населения.
Это подтверждает и тот факт, что за последние 5 лет в общеобразовательных учреждениях сельской местности Тверской области снизилась средняя наполняемость младших классов [1].
Исторически сложившиеся обширные места расселения сельского населения, социально-экономи-
ческие различия регионов России определили такую особенность сельской школы, как ее малочисленность (5604 школы с количеством обучающихся до 10 человек), что создает проблемы, требующие незамедлительного и кардинального решения.
К данным проблемам относятся:
• устаревшая материально-техническая база;
• слабое кадровое обеспечение;
• недостаточный уровень финансовой обеспеченности;
• отсутствие или недостаточное развитие современных коммуникаций и транспортных средств;
• низкое качество образования.
Для решения перечисленных проблем необходима реструктуризация сети общеобразовательных учреждений в сельской местности.
Реструктуризация сети сельских школ требует учета многих факторов, переработки огромных объемов информации, выполнения дополнительных условий. Она может проводиться по следующим основным направлениям:
- создание сети базовых сельских школ, обеспечивающих более высокое качество знаний обучающихся;
- создание центров и систем дистанционного обучения в сельских районах с экстремальными природными условиями и неразвитой транспортной сетью;
- создание комплексов, объединяющих общеобразовательные учреждения начального профессионального образования и среднего профессионального образования с учреждениями дополнительного образования, а также с объектами социальной сферы, расположенными в сельской местности;
- преобразование малочисленной начальной общеобразовательной школы в филиал общеобразовательного учреждения основного или среднего (полного) общего образования.
Процесс планирования новой структуры сети сельских школ в каждом отдельном регионе требует создания информационных систем, которые способны хранить, обрабатывать и предоставлять в интерактивном режиме большие объемы информации в виде, удобном для конечного пользователя.
Разрабатываемая информационно -аналитическая система предназначена для хранения и обработки данных, необходимых для проектирования структуры сети сельских школ, планирования порядка и сро-
Блок моделирования структуры сети сельских школ
Г Н ,т
Интерфейс пользователя
Рис.1. Функциональная схема информационно-аналитической системы
ков ее разработки с использованием информационной технологии. Общая структура системы представлена на рисунке 1.
Ядром информационно-аналитической системы «Планирование структуры сети сельских школ» является база данных. Управление данными осуществляется при помощи СУБД Microsoft Access 2000, которая является полнофункциональной реляционной СУБД [2]. В ней предусмотрены все необходимые средства для определения и обработки данных, а также для управления ими при работе с большими объемами информации.
База данных содержит как исходную статистическую информацию, характеризующую объект, так и расчетную.
В базе данных расположены таблицы для хранения результатов прогнозирования и моделирования, а также содержится информация, необходимая для проектирования подключения к сети Internet и привязанная к объектам. Для этого рассматривается
шесть возможных вариантов подключения образовательных учреждений к региональной общеобразовательной сети. Все типы подключений возможно организовать одновременно в зависимости от потребностей учебных заведений.
По каждому образовательному учреждению рассматривается шесть предложенных вариантов подключения с весовыми коэффициентами по стоимости и пропускной способности каналов и решается критериальная задача выбора оптимального варианта подключения.
Интерфейс пользователя изготовлен средствами СУБД Access с помощью форм, запросов, макросов, а также рабочих модулей на языке Visual Basic for Access.
Главное меню информационно-аналитической системы состоит из пунктов:
• просмотр информации,
• ввод и корректировка данных,
• прогнозирование,
• моделирование,
• электронная карта,
• выход.
Просмотр информации осуществляется пользователем только в режиме чтения.
При нажатии пункта меню «Просмотр информации» появляется окно для выбора области. Далее осуществляется выбор района, сельского округа и населенного пункта. Дается полная информация о структуре сельского населенного пункта, наличии школ и взаимосвязи между школами и населенными пунктами. В результате запросов можно получить информацию о численности детей в возрасте от 5 до 18 лет в целом по области, по районам и сельским округам, перспективную численность населения, группировку сельских населенных пунктов по числу жителей.
При выборе сельского округа дается полный список всех общеобразовательных учреждений данного округа. Пользователь по желанию может просмотреть информацию о структуре выбранного общеобразовательного учреждения, численности учеников, список всех населенных пунктов, которые обслуживает данная школа. В результате запросов формируется информация об охвате детей школьным образованием в сельской местности, о распределении сельских школ по типам, материально-технической базе сельских школ, оснащенности кабинетами информатики (а в них - по количеству рабочих мест с ПК), распределение учащихся по типам школ, по классам, возрасту, полу, наполняемости классов на селе, выпуске учащихся 9-х и 11-х классов, числе окончивших школу с золотой и серебряной медалью, экстерном в сельской местности, о распределении учителей по должности, возрасту, полу, уровню образования, стажу работы, специальности, об укомплектованности кадрами сельских школ.
Выбор пункта меню «Ввод и корректировка данных» осуществляется администратором БД, ко-
торый имеет соответствующий доступ к информации информационно-аналитической системы.
Блоки математического моделирования и прогнозирования предназначены для решения задач, связанных с предвидением (научным прогнозированием) численности школьников по отдельным населенным пунктам на основе анализа динамики демографических, социальных и экономических показателей. Они построены с использованием метода группового учета аргументов (МГУА) [3] и реализованы программно с помощью встроенного языка Visual Basic for Access.
В варианте информационно-аналитической системы динамика изменения численности школьников определяется показателями Х=(хх, x2, ..., xp), p=8, которые хранятся в БД и представлены в таблице.
На первом этапе сбора исходной информации для каждой малокомплектной сельской школы k необходимо выделить группы населенных пунктов, обслуживаемых каждой школой Pk(k = 1, 2, ..., K).
По состоянию на 1.01.2001 согласно справочным
Таблица Список прогнозируемых параметров по каждой сельской школе
Обозначение параметра Содержание параметра
Х1 рождаемость в группе населенных пунктов, обслуживаемых конкретной школой к=1, 2, ... К, где К - число малокомплектных сельских школ (чел./год);
Х2 детская смертность в группе населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (чел./год);
Х3 число женщин детородного возраста, проживающих в группе населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (чел./год);
Х4 число переселенцев, прибывших в группу населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (чел./год);
Х5 среднедушевой доход сельских жителей по группе населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (руб./год);
Х6 объем строительства нового жилья в группе населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (тыс.м.кв./год);
Х7 объем вложения в развитие социальной сферы (строительство дорог, домов культуры, магазинов и пр.) по группе населенных пунктов, обслуживаемых к-й школой (тыс. руб./год);
Х8 численность населения, проживающих в населенных пунктах, обслуживаемых к-й школой (тыс.чел./год).
учета аргументов) и адаптивного прогнозирования (методы скользящего среднего (модель Брауна)) для каждой 1-й строки матрицы Хк вычисляются прогнозные значения Х^ на период упреждения Т:
Ху+Ь ХЦ+2, х1,1+3, • • Ху+Т.
На седьмом этапе по моделям, идентифицированным выше (1) для каждой к-й малокомплектной школы вычисляются прогнозные значения численности школьников на заданный период упреждения
Т: Ум+1>Ум+2>—'уМ+Т .
На восьмом этапе аналогичного х11 (см. шестой этап) прогнозируются значения численности школьников ук по строкам матрицы У.
На девятом, заключительном этапе осуществляется комбинирование прогнозов численности школьников, полученных на седьмом и восьмом этапах.
Y =
y1,1990 y2,1990
y1,1991 y2,1991
y1,2001 y2,2001
y776,1990 y776,1991 ••• y776,2001_
На четвертом этапе для каждого вектора ykt и матрицы Xk решается задача параметрической идентификации модели множественной линейной регрессии:
8 „
yk = 00,k + S 0j,kXj + Ck, (1)
j=1
где 0k = ( 00, 01 , •••, 08) - значения параметров модели; ek - вектор значений остатков: dim ek =12.
На пятом этапе осуществляется оценка адекватности (качества) идентифицированных моделей.
На шестом этапе с использованием методов трендового прогнозирования (методы полиномиальной регрессии, полиномов Чебышева, группового
данным K = 776 [1].
На втором этапе по каждой группе населенных пунктов Pk формируются временные ряды x1t, x2t, ..., x8t для t = 1990, 1991, ..., 2001. В результате для каждой малокомплектной школы определяется матрица Xk: dim Xk=8xn, n=12:
Xk =
x1,1990 x1,1991 x2,1990 x 2,1991
x1,2001 x2,2001
x8,1990 x8,1991 ••• x8,2001 _
На третьем этапе формируется матрица Y, определяющая динамику численности школьников малокомплектных сельских школ за период с 1990 по 2001г.: dim Yk = 776x11.
Основным элементом информационно-аналитической системы является электронная карта. В качестве основы служит геоинформационная система Мар1п/о 6.5 [4]. С ее помощью пользователь может
работать с объектами (тематическими слоями). В
качестве объектов могут выступать область в целом, район, сельский округ, отдельный населенный пункт, школа, любая выделенная территория (рис. 2). При активизации объекта будет доступна вся информация, хранящаяся в базе данных и связанная с объектом.
Процедуру планирования сети сельских школ можно разделить на три этапа: кластеризация, экономическая оценка и выбор оптимального вари-антаП. ри помощи электронной карты осуществляется этап кластеризации. Он заключается в разбиении множества сельских населенных пунктов, находящихся на определенной территории, на группы (кластеры), центрами которых будут обслуживающие их школы. В общем случае может быть несколько способов разбиения множества сельских населенных
№ 2, 2002 г.
пунктов на группы, то есть могут быть различные варианты кластеризации на одной и той же территории (рис. 3).
Для выполнения этого этапа прежде всего необходимо использовать прогноз изменения численности учеников на длительную перспективу по школам, находящимся на той территории, для которой проводится кластеризация. Для выполнения кластеризации необходима также информация топографического характера, определяющая расположение сельских населенных пунктов относительно друг друга, а также дополнительные сведения, такие как наличие, тип и состояние дорог между населенными пунктами, расстояние между ними, информация о возможностях телекоммуникационной привязки кластера к образовательной сети через Internet.
На втором этапе планирования необходимо сделать экономическую оценку различных вариантов кластеризации, полученных на первом этапе. Для этого используется информация экономического характера, и в частности, информация о потребных капитальных и ежегодных эксплуатационных затратах по каждому кластеру.
На третьем этапе необходимо решить оптимизационную задачу в соответствии с заданным критерием эффективности. В качестве показателя эффективности может быть использовано суммарное количество школьников, обучающихся в новой структуре на заданном промежутке времени, с учетом затрат на реструктуризацию. В этом случае исходная задача формулируется как задача оптимального управления.
Решение этой задачи позволит определить оптимальную структуру сети сельских школ как совокупность новых кластеров, порядок и сроки их создания. Кроме информации о потребных затратах на реструктуризацию по каждому варианту, необходима прогнозная информация о динамике инвестиций в модернизацию сельских школ в данном регионе.
Список литературы
1. Социодемографическая характеристика сельского населения Тверской области. - Тверь: Тверской областной комитет государственной статистики, 1999. -95с.
2. Вейскас Джон. Эффективная работа с Microsoft Access 2000 - СПб: Питер, 2001. - 1040 с.
3. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. -Киев: Техшка, 1975. - 312 с.
4. MapInfo Professional. Руководство пользователя. - New York: MapInfo Corporation, 2000. - 760 с.
