🛢️ 🧗🏾 🔆 क्षेत्रों के विश्लेषण के लिए तापीय क्षमता की विधि का तकनीकी कार्यान्वयन 🏈 😿 😧

पहले प्रकाशन में ( क्षेत्रों का विश्लेषण करने के लिए थर्मल पोटेंशियल का उपयोग करके ), हमने बताया कि सामान्य रूप से, प्रदेशों का विश्लेषण करने के लिए थर्मल क्षमता का उपयोग कैसे किया जा सकता है। निम्नलिखित प्रकाशनों में यह वर्णन करने की योजना बनाई गई थी कि कैसे स्थानिक वस्तुओं के बारे में जानकारी डेटाबेस में संग्रहीत की जाती है, मुख्य घटकों से मॉडल कैसे बनाए जाते हैं, और सामान्य तौर पर, क्षेत्रों का विश्लेषण करने के क्या कार्य हो सकते हैं। लेकिन पहले बातें पहले।

पहली जगह में थर्मल क्षमता की विधि का उपयोग करना हमारे लिए ब्याज के क्षेत्र का एक सामान्य विचार तैयार करना संभव बनाता है। उदाहरण के लिए, बार्सिलोना (कैटालोनिया) में OSM से प्रारंभिक जानकारी लेना, और मापदंडों का चयन किए बिना एक अभिन्न विश्लेषण का संचालन करना, हम पहले मुख्य घटकों की "थर्मल" छवियां प्राप्त कर सकते हैं। हमने पहले लेख में "ऊष्मा" मानचित्रों के बारे में भी बात की थी, लेकिन यह याद रखने के लिए जगह से बाहर नहीं होगा कि अभिन्न विश्लेषण के लिए उपयोग की जाने वाली क्षमता के भौतिक अर्थ के कारण "ऊष्मा" मानचित्र उत्पन्न हुआ। यानी भौतिकी की समस्याओं में, क्षमता तापमान है, और क्षेत्रों के विश्लेषण की समस्याओं में, संभावित क्षेत्र में एक विशिष्ट बिंदु पर प्रभाव के सभी कारकों का कुल प्रभाव है।

निम्नलिखित एक एकीकृत विश्लेषण के परिणामस्वरूप प्राप्त बार्सिलोना के "हीट" मानचित्र का एक उदाहरण है।

मापदंडों के चयन के बिना पहले मुख्य घटक का "थर्मल" नक्शा, बार्सिलोना

और किसी भी विशिष्ट पैरामीटर को सेट करके (इस मामले में, हमने उद्योग को चुना है), आप इससे सीधे "हीट" नक्शा प्राप्त कर सकते हैं।

पहले प्रमुख घटक, उद्योग, बार्सिलोना का थर्मल नक्शा

बेशक, विश्लेषण के कार्य चयनित क्षेत्र के एक सामान्य मूल्यांकन को प्राप्त करने की तुलना में बहुत व्यापक और अधिक विविध हैं, इसलिए, इस लेख में एक उदाहरण के रूप में, हम एक नई वस्तु रखते हुए सबसे अच्छी जगह खोजने के काम पर विचार करते हैं और इसे हल करने के लिए थर्मल संभावित विधि का तकनीकी कार्यान्वयन, और निम्नलिखित प्रकाशनों में हम दूसरों पर ध्यान देंगे।

एक नई वस्तु रखने पर सबसे अच्छी जगह खोजने की समस्या को हल करने से यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि यह क्षेत्र कितना "स्वीकार करने के लिए तैयार है", यह नई वस्तु, यह क्षेत्र पर पहले से उपलब्ध अन्य वस्तुओं के साथ कैसे सहसंबंधित होगा, यह नया क्षेत्र क्षेत्र के लिए कितना मूल्यवान होगा और यह किस मूल्य को जोड़ देगा।

तकनीकी कार्यान्वयन के चरण

तकनीकी कार्यान्वयन को नीचे सूचीबद्ध प्रक्रियाओं के अनुक्रम द्वारा दर्शाया जा सकता है:

सूचना वातावरण तैयार करना।
स्रोत जानकारी की खोज, संग्रह और प्रसंस्करण।
विश्लेषण किए गए क्षेत्र में नोड्स की एक ग्रिड का निर्माण।
क्षेत्र के कारकों को टुकड़ों में विभाजित करना।
कारकों से क्षमता की गणना।
क्षेत्र की विषयगत एकीकृत विशेषताओं को बनाने के लिए कारकों का चयन।
क्षेत्र के अभिन्न संकेतक प्राप्त करने के लिए प्रमुख घटकों की विधि का अनुप्रयोग।
एक नई सुविधा के निर्माण के लिए जगह चुनने के लिए मॉडल बनाना।

स्टेज 1। सूचना पर्यावरण तैयारी

इस स्तर पर, डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (DBMS) चुनना आवश्यक है, सूचना के स्रोतों, सूचना एकत्र करने के तरीकों, एकत्र की गई जानकारी की मात्रा का निर्धारण करना।
काम के लिए, हमने PostgeSql डेटाबेस (DB) का उपयोग किया, लेकिन यह ध्यान देने योग्य है कि SQL प्रश्नों के साथ काम करने वाला कोई अन्य डेटाबेस उपयुक्त है।

प्रारंभिक जानकारी डेटाबेस में संग्रहीत की जाएगी - वस्तुओं के बारे में स्थानिक डेटा: डेटा प्रकार (अंक, रेखाएं, बहुभुज), उनके निर्देशांक और अन्य विशेषताएं (लंबाई, क्षेत्र, मात्रा), साथ ही साथ काम के परिणामस्वरूप प्राप्त सभी गणना किए गए मान और कार्य के परिणाम। ।

सांख्यिकीय जानकारी को स्थानिक डेटा के रूप में भी प्रस्तुत किया जाता है (उदाहरण के लिए, इन क्षेत्रों को दिए गए आँकड़ों के साथ एक क्षेत्र के जिले)।

एकत्रित स्रोत जानकारी के रूपांतरण और प्रसंस्करण के परिणामस्वरूप, तालिकाओं को रैखिक, बिंदु और क्षेत्र के कारकों, उनके पहचानकर्ताओं और निर्देशांक पर जानकारी युक्त बनाया जाता है।

स्टेज 2। स्रोत जानकारी की खोज, संग्रह और प्रसंस्करण

इस समस्या को हल करने के लिए प्रारंभिक जानकारी के रूप में, हम खुले कार्टोग्राफिक स्रोतों से जानकारी का उपयोग करते हैं जिसमें क्षेत्र के बारे में जानकारी होती है। नेता, हमारी राय में, OSM जानकारी है, दुनिया भर में दैनिक अद्यतन की जाती है। हालांकि, यदि आप अन्य स्रोतों से जानकारी एकत्र करने का प्रबंधन करते हैं - यह बदतर नहीं होगा।
सूचना प्रसंस्करण में इसे एकरूपता में लाने, गलत सूचनाओं को समाप्त करने और डेटाबेस को अपलोड करने की तैयारी शामिल है।

स्टेज 3। विश्लेषण किए गए क्षेत्र में नोड्स की एक ग्रिड का निर्माण

विश्लेषण किए गए क्षेत्र की निरंतरता सुनिश्चित करने के लिए, उस पर एक ग्रिड का निर्माण करना आवश्यक है, जिनमें से नोड्स में एक निर्देशांक प्रणाली में निर्देशांक हैं। जाल के प्रत्येक नोड पर, बाद में, संभावित मूल्य निर्धारित किया जाएगा। यह आपको सजातीय क्षेत्रों, समूहों और अंतिम विश्लेषण परिणामों की कल्पना करने की अनुमति देगा।

हल किए जाने वाले कार्यों के आधार पर, ग्रिड के निर्माण के लिए दो विकल्प संभव हैं:
- एक नियमित चरण (S1) के साथ ग्रिड - पूरे क्षेत्र में एक सर्वेक्षण है। इसका उपयोग करते हुए, कारकों की संभावनाओं की गणना की जाती है, क्षेत्र की अभिन्न विशेषताएं (मुख्य घटक और क्लस्टर) निर्धारित की जाती हैं, और सिमुलेशन परिणाम प्रदर्शित किए जाते हैं।

इस ग्रिड को चुनते समय, आपको यह बताना होगा:

ग्रिड चरण - अंतराल जिसके माध्यम से ग्रिड नोड्स स्थित होंगे;
विश्लेषण किए गए क्षेत्र की सीमा, जो प्रशासनिक-क्षेत्रीय प्रभाग के अनुरूप हो सकती है, या यह मानचित्र पर क्षेत्र हो सकता है जो बहुभुज के रूप में गणना क्षेत्र को सीमित करता है।

- एक अनियमित ग्रिड (S2) क्षेत्र में अलग-अलग बिंदुओं का वर्णन करता है (जैसे सेंट्रोइड्स)। यह कारकों से क्षमता की गणना भी करता है, क्षेत्र की अभिन्न विशेषताओं (मुख्य घटक और क्लस्टर) को निर्धारित करता है। गणना किए गए मुख्य घटकों के साथ मॉडलिंग एक अनियमित कदम के साथ ग्रिड पर ठीक से की जाती है, और सिमुलेशन परिणामों की कल्पना करने के लिए, अनियमित कदम के साथ ग्रिड नोड्स से क्लस्टर संख्या निर्देशांक की निकटता के सिद्धांत के अनुसार एक नियमित कदम के साथ ग्रिड नोड्स में स्थानांतरित की जाती है।
डेटाबेस में, ग्रिड नोड के निर्देशांक पर जानकारी प्रत्येक नोड के लिए निम्नलिखित जानकारी युक्त तालिका के रूप में संग्रहीत की जाती है:

नोड आईडी
नोड (x, y) के निर्देशांक।

विभिन्न चरणों वाले विभिन्न क्षेत्रों के लिए नियमित चरणों के साथ ग्रिड के उदाहरण नीचे दिए गए आंकड़ों में दिखाए गए हैं।

एन। नोवगोरोड (लाल डॉट्स) शहर का ग्रिड कवरेज। निज़नी नोवगोरोड क्षेत्र (नीले डॉट्स) की ग्रिड कवरेज।

स्टेज 4। क्षेत्र के कारकों का विखंडन

आगे के विश्लेषण के लिए, विस्तारित क्षेत्र कारकों को असतत कारकों की एक सरणी में बदलना चाहिए ताकि प्रत्येक ग्रिड नोड में मौजूद प्रत्येक कारक के बारे में जानकारी हो। रैखिक कारक खंडों में विभाजित हैं, क्षेत्र-खंडों में।

विभाजन क्षेत्र और कारक की बारीकियों के आधार पर विभाजन चरण का चयन किया जाता है; बड़े क्षेत्रों (तिरछा) के लिए, विभाजन चरण 100-150 मीटर हो सकता है, छोटे क्षेत्रों (शहरों) के लिए विभाजन चरण 25-50 मीटर हो सकता है।

विभाजन के परिणामों की जानकारी डेटाबेस में प्रत्येक खंड के लिए निम्नलिखित जानकारी युक्त तालिका के रूप में संग्रहीत की जाती है:

कारक पहचानकर्ता;
विभाजन के प्राप्त अंशों के सेंट्रोइड्स के निर्देशांक (x, y);
विभाजन के टुकड़ों की लंबाई / क्षेत्रफल।

5 चरण। कारकों से क्षमता की गणना

प्रारंभिक जानकारी के विश्लेषण के संभावित और समझ में आने वाले दृष्टिकोणों में से एक कारकों का विचार है जो प्रभाव की वस्तुओं से संभावित के रूप में हैं।

हम दो आयामी मामले के लिए लाप्लास समीकरण के मूल समाधान का उपयोग करते हैं - बिंदु से दूरी का लघुगणक।

शून्य पर अंतिम संभावित मूल्य और बड़ी दूरी पर संभावित मूल्य की सीमा को ध्यान में रखते हुए, क्षमता निम्नानुसार निर्धारित की जाती है:

F (r) = L n (r 1 / r 2)

$F (r) = Ln (r1 / r2)$ r <r1 (1) के लिए

F (r) = L n (r / r 2)

$F (r) = Ln (r / r2)$ r2> r> = r1 के लिए

F (r) = 0

$F (r) = 0$ r> = r2 के लिए

एक बिंदु वस्तु से प्रभाव क्षमता का प्रकार

लॉगरिदमिक फ़ंक्शन शून्य से बंधा होना चाहिए और कारकों से कुछ दूरी पर यथोचित रूप से बाध्य होना चाहिए। यदि कारक से बड़ी दूरी पर संभावित सीमाएं नहीं बनाई गई थीं, तो विश्लेषण बिंदु से दूर जानकारी की एक बड़ी मात्रा को ध्यान में रखना होगा, जो व्यावहारिक रूप से विश्लेषण को प्रभावित नहीं करता है। इसलिए, हम कारक की कार्रवाई की त्रिज्या के मूल्य का परिचय देते हैं, जिसके आगे कारक की क्षमता में योगदान शून्य के बराबर है।

शहर के लिए, कारक की त्रिज्या का परिमाण आधे घंटे के पैदल यात्री की पहुंच के बराबर है - 2,000 मीटर। क्षेत्र के लिए, हमें आधे घंटे की परिवहन पहुंच - 20,000 मीटर के बारे में बात करनी चाहिए।

इस प्रकार, संभावित मूल्यों की गणना के परिणामस्वरूप, हमारे पास नियमित ग्रिड के प्रत्येक नोड पर प्रत्येक कारक की कुल क्षमता है।

6 चरण। क्षेत्र की विषयगत एकीकृत विशेषताओं को बनाने के लिए कारकों का चयन

इस स्तर पर, क्षेत्र के विषयगत एकीकृत विशेषताओं को बनाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण और सूचनात्मक कारकों का चयन किया जाता है।

कारकों का चयन स्वचालित रूप से किया जा सकता है, मापदंडों (सहसंबंध, प्रभाव का प्रतिशत, आदि) के लिए कुछ सीमाएं निर्धारित करता है, या यह विशेषज्ञों द्वारा किया जा सकता है, कार्य के विषय को जानने और क्षेत्र के कुछ विचार होने पर।

सबसे महत्वपूर्ण और सूचनात्मक कारकों का चयन करने के बाद, आप अगले चरणों पर आगे बढ़ सकते हैं - मुख्य घटकों की व्याख्या।

7 वां चरण। क्षेत्र के अभिन्न संकेतक प्राप्त करने के लिए प्रमुख घटकों की विधि का अनुप्रयोग। क्लस्टरिंग

क्षेत्र के कारकों के बारे में प्रारंभिक जानकारी, प्रत्येक ग्रिड नोड के लिए गणना की गई क्षमता में पिछले चरण में तब्दील, नए अभिन्न संकेतक - मुख्य घटकों में संयुक्त है।

प्रमुख घटकों की विधि अध्ययन क्षेत्र में कारकों की परिवर्तनशीलता का विश्लेषण करती है और इस विश्लेषण के परिणामों से पता चलता है कि उनका सबसे अधिक परिवर्तनशील रैखिक संयोजन है, जो क्षेत्र में उनके परिवर्तन - विचरण के माप की गणना करने की अनुमति देता है।

हम दिए गए मूल्यों के लिए एक रेखीय मॉडल फ़ंक्शन के अनुमानित मॉडल के संकलन के लिए सामान्य समस्या लेते हैं

I_{i} = 1, n (A_{i} * P C A_{i}, j + B) = P O T_{j}

$I_i = 1, n (A_i * PCA_i, j + B) = POT_j$ (2)
जहां मैं घटक संख्या हूं,
n गणना में शामिल घटकों की संख्या है
j क्षेत्र के बिंदु के नोड का सूचकांक है, j = 1.k
k - क्षेत्र के सभी ग्रिड नोड्स की संख्या, जिसके अनुसार मुख्य घटकों की गणना

A_{i}

$A_i$ - मॉडल के i-th मुख्य घटक पर गुणांक

P C A_{i}, j

$PCA_i, j$ Jth बिंदु पर ith मुख्य घटक का मान है
B मॉडल का एक निःशुल्क सदस्य है

P O T_{j}

$POT_j$ क्या वह कारक है, जिसके लिए हम एक मॉडल का निर्माण कर रहे हैं

हम मुख्य घटकों के गुणों का उपयोग करके कम से कम वर्ग विधि द्वारा समीकरण (2) में अज्ञात को परिभाषित करते हैं:

__J = 1, k (PCA_i, j * PCA_i2, j) = 0

$__J = 1, k (PCA_i, j * PCA_i2, j) = 0$ (3)
जहाँ मैं और i2 घटक संख्याएँ हैं, i <> i2
j - साइट नोड इंडेक्स
k क्षेत्र में सभी नोड्स की संख्या है

__J = 1, k (PCA_i, j) = 0

$__J = 1, k (PCA_i, j) = 0$ (4)

(3) का मतलब घटकों के बीच कोई संबंध नहीं है
(4) - किसी भी घटक का कुल मूल्य शून्य है।

हमें मिलता है:

A_{i} = \sum_{j} = 1, k (P C A_{i}, j * P O T_{j}) / 1_{j} = 1, k (P C A_{i}, j * * 2)

$A_i = ∑_ j = 1, k (PCA_i, j * POT_j) / 1_j = 1, k (PCA_i, j ** 2)$

B = a v g (P O T_{j})

$B = avg (POT_j)$ (5)
यहाँ, समीकरण के रूप में अंकन (2) ,

अ व ग (P O T_{j})

$अवग (POT_j)$ औसत क्षमता का मतलब है

इस परिणाम की व्याख्या इस प्रकार की जा सकती है:
मॉडल एक सरल अभिव्यक्ति है, जिसमें प्रत्येक घटक के औसत मूल्य, और इसके लिए सरल सुधार शामिल हैं। कम से कम, परिणाम में मुफ्त शब्द बी और पहला प्रमुख घटक शामिल होना चाहिए। निज़नी नोवगोरोड क्षेत्र के पहले प्रमुख घटकों के ऊष्मा मानचित्रों के उदाहरण नीचे दिए गए हैं।

गणना किए गए मुख्य घटकों के आधार पर, सजातीय क्षेत्रों का निर्माण किया जा सकता है। यह सभी प्रकार से किया जा सकता है और, उदाहरण के लिए, केवल मूल्य-निर्धारण में - अर्थात क्लस्टरिंग प्रदर्शन। ऐसा करने के लिए, आप K- साधन विधि का उपयोग कर सकते हैं। प्रत्येक सजातीय क्षेत्र के लिए, क्षेत्र के विकास के स्तर को चिह्नित करने वाले 1 मुख्य घटक के औसत मूल्य की गणना की जाती है।
निज़नी नोवगोरोड क्षेत्र के लिए मूल्य निर्धारण मापदंडों द्वारा क्लस्टरिंग का एक उदाहरण नीचे दिया गया है।

इसके अलावा, प्राप्त मुख्य घटकों को लागत मॉडल के मापदंडों के रूप में उपयोग करके, हम क्षेत्र की कीमत की सतह प्राप्त कर सकते हैं।

एन। नोवगोरोड शहर की मूल्य सतह

8 चरण। एक नई सुविधा के निर्माण के लिए जगह चुनने के लिए मॉडल बनाना

उस स्थान का चयन करने के लिए जो एक नई सुविधा के स्थान के लिए सबसे आकर्षक है (इसके बाद "सुविधा" के रूप में संदर्भित), किसी को आसपास के बुनियादी ढांचे के साथ "सुविधा" के स्थान की तुलना करनी चाहिए। "ऑब्जेक्ट" के कामकाज के लिए अपने कामकाज को सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त संसाधन होने चाहिए, बड़ी संख्या में कारकों को "ऑब्जेक्ट" पर सकारात्मक और नकारात्मक प्रभाव दोनों को ध्यान में रखना चाहिए। इन कारकों की समग्रता को "वस्तु" के कामकाज के लिए "पोषक" वातावरण के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। क्षेत्र के संसाधनों की राशि के लिए वस्तुओं की संख्या का पत्राचार "ऑब्जेक्ट" के स्थिर कामकाज का आधार है।

इस तुलना का परिणाम क्षेत्र के प्रत्येक बिंदु के लिए गणना की जाने वाली क्षमता है और एक नए "ऑब्जेक्ट" के प्लेसमेंट के लिए स्थान की पसंद का विश्लेषण करने के लिए नेत्रहीन और विश्लेषणात्मक रूप से अनुमति देता है।

व्यापार के लिए, उदाहरण के लिए, अन्य बातों के अलावा, खरीदारों का एक निरंतर प्रवाह महत्वपूर्ण है, जिसका अर्थ है कि व्यापार की वस्तुओं के लिए जिन कारकों को ध्यान में रखा जाना चाहिए, उनमें उन लोगों को शामिल करना चाहिए जो इस प्रवाह को प्रदान करते हैं (उदाहरण के लिए, सामाजिक बुनियादी ढाँचा, कार्य के स्थान, निवास स्थान, राजमार्ग आदि)। )।

दूसरी ओर, जब व्यापार वस्तुओं के कामकाज को सुनिश्चित करने के लिए सभी शर्तों को पूरा किया जाता है, तो किसी को व्यापार वस्तुओं के घनत्व को ध्यान में रखना चाहिए, क्योंकि पर्यावरण की "खपत" से खरीद की संभावना कम हो जाती है। लोगों का प्रवाह असीमित नहीं है, यही बात उनके वित्तीय संसाधनों और भौतिक क्षमताओं पर भी लागू होती है।

किसी वस्तु के लिए सबसे अच्छा स्थान चुनने की समस्या को हल करने के लिए एल्गोरिथ्म यह है कि मुख्य घटकों के एक फ़ंक्शन के रूप में प्राप्त की गई क्षमता "ऑब्जेक्ट" प्रकार की वस्तुओं के संग्रह की क्षमता के जितना करीब हो सके; तब मॉडल की क्षमता और "ऑब्जेक्ट" प्रकार की वस्तुओं की क्षमता के बीच अंतर की गणना की जाती है; एक "वस्तु" के योगदान क्षमता का मूल्य परिणामी अंतर से घटाया जाता है; इस मामले में प्राप्त नकारात्मक मानों को शून्य से बदल दिया जाता है, अर्थात, उन जगहों पर जहां नए "ऑब्जेक्ट" के कामकाज के लिए पर्याप्त संसाधन नहीं हैं, समाप्त हो जाते हैं।

क्रियाओं के परिणामस्वरूप, हम एक सकारात्मक संभावित मूल्य वाले क्षेत्र के अंक प्राप्त करते हैं, अर्थात्, हमारे ऑब्जेक्ट "के अनुकूल स्थान का स्थान"।

दूसरे शब्दों में, हमारे पास हमारे निपटान में सभी कारकों की गणना की गई क्षमता और वह कारक है जिसके द्वारा हम एक मॉडल का निर्माण करना चाहते हैं और चुने हुए विषयगत क्षेत्र (व्यापार, उद्योग, संस्कृति, सामाजिक क्षेत्र, आदि) का विश्लेषण करते हैं।

इसके लिए, पर्यावरणीय चर - मुख्य घटक - और फिर उनसे मॉडल की गणना करने के लिए कारकों का चयन करना आवश्यक है।
हम विषयगत क्षेत्र के संदर्भ कारक के साथ सभी कारकों के सहसंबंधों का विश्लेषण करके कारकों का चयन करने का प्रस्ताव करते हैं। उदाहरण के लिए, संस्कृति के लिए, यह थिएटर हो सकता है, स्कूल की शैक्षिक प्रणाली के लिए, आदि।

हम सभी कारकों की क्षमता के साथ मानक की क्षमता के सहसंबंध की गणना करते हैं। हम उन कारकों का चयन करते हैं जिनके सहसंबंध गुणांक एक निश्चित मूल्य (अधिक से अधिक न्यूनतम सहसंबंध गुणांक = 0. 3) के मूल्य से अधिक निरपेक्ष मूल्य में हैं।

| K k o r r_{i} | > 0.3 ड ॉ ल

$| Kkorr_i | > 0.3 डॉल$ (6)
जहाँ

| K k o r r_{i} |

$| Kkorr_i |$ - मानक के साथ i-th कारक के सहसंबंध गुणांक का निरपेक्ष मूल्य।

सहसंबंध को क्षेत्र को कवर करने वाले ग्रिड के सभी नोड्स के लिए माना जाता है।

मॉडल की क्षमता और एक ही प्रकार की वस्तुओं की क्षमता के बीच का अंतर समीकरण (2) में नई वस्तु के रूप में उस क्षेत्र की क्षमता को दर्शाता है जिसका उपयोग नई वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जा सकता है।

नतीजतन, हम क्षमता का मूल्य प्राप्त करते हैं, जो अध्ययन क्षेत्र में "वस्तु" के स्थान के लाभ की डिग्री की विशेषता है।

एक नए "ऑब्जेक्ट" के स्थान के लिए अनुशंसित क्षेत्रों को रेखांकन करने के तरीके का एक उदाहरण नीचे दिया गया है।

इस प्रकार, एक नई वस्तु के लिए सबसे अच्छे स्थान को चुनने की समस्या को हल करने के परिणाम को प्रत्येक बिंदु पर बिंदुओं में क्षेत्र के अनुमान के रूप में दर्शाया जा सकता है, एक निवेश वस्तु को रखने की क्षमता का एक विचार दे रहा है, यानी स्कोर जितना अधिक होगा, उतना ही लाभदायक होगा कि वह वस्तु को स्थिति में ला सके।

अंत में, यह ध्यान देने योग्य है कि इस लेख में हमने केवल एक समस्या की जांच की, जो कि प्रदेशों के विश्लेषण का उपयोग करके हल की जा सकती है, सार्वजनिक स्रोतों से डेटा हाथ में होना। वास्तव में, बहुत सारी समस्याएं हैं जिनकी मदद से हल किया जा सकता है, उनकी संख्या केवल आपकी कल्पना से सीमित है।

क्षेत्रों के विश्लेषण के लिए तापीय क्षमता की विधि का तकनीकी कार्यान्वयन