{"id":30675,"date":"2019-10-31T21:36:50","date_gmt":"2019-10-31T18:36:50","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/ispolzovanie-teplovyh-potentsialov-dlya-analiza-territorij\/"},"modified":"2019-10-31T21:36:50","modified_gmt":"2019-10-31T18:36:50","slug":"ispolzovanie-teplovyh-potentsialov-dlya-analiza-territorij","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/ispolzovanie-teplovyh-potentsialov-dlya-analiza-territorij","title":{"rendered":"Brugen af varmepotentialer til analyse af omr\u00e5der","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\"Brugen
\nEksempel p\u00e5 beregning af varmepotentialet for gade-netv\u00e6rket i Nizhny Novgorod<\/i><\/p>\n

Byens omr\u00e5de er et komplekst, heterogent system, der konstant \u00e6ndrer sig. Beskrivelse af omr\u00e5det og vurdering af bymilj\u00f8et kan foretages ved hj\u00e6lp af rumlige objekter (faktorer). Faktorerne, der beskriver omr\u00e5det, varierer i indflydelsesart (positiv, negativ) og geometrisk konfiguration (punkter, linjer, polygoner). <\/p>\n

Det er ofte ret sv\u00e6rt at bestemme graden af indflydelse fra hver enkelt objekt p\u00e5 udviklingen af omr\u00e5det som helhed eller p\u00e5 et specifikt aspekt af det. I dag bliver problemet med at bestemmes og beskrives begreber som \"kultur\", \"social sf\u00e6re\", \"social sp\u00e6nding\", \"godt liv\", \"\u00f8konomisk udvikling\", \"befolkningens sundhed\" mere og mere aktuelt. Uklarheden af disse begreber stiger, hvis vi \u00f8nsker at anvende dem i relation til forskellige sociale grupper, befolkning i forskellige aldre og k\u00f8n.<\/p>\n

Det skal ogs\u00e5 bem\u00e6rkes, at gr\u00e6nserne for byen i moderne forstand er ret betingede. Daglig migration af befolkningen, transportadgang til fjerntliggende omr\u00e5der \"udvasker\" bygr\u00e6nsen endnu mere. Det nu bredt anvendte begreb agglomerationer afspejler i sin helhed byens gr\u00e6nser, men g\u00f8r samtidig begrebet bygr\u00e6nse endnu mere uklart.<\/p>\n

P\u00e5 trods af de ovenst\u00e5ende problemer er analyse og vurdering af omr\u00e5der i dag nogle af de mest lovende og interessante retninger, der kan l\u00f8se mange aktuelle opgaver i bymilj\u00f8et.
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Artiklen foresl\u00e5r en metode til analyse af omr\u00e5det ved hj\u00e6lp af en \"varm\" model. Denne metode er baseret p\u00e5 unders\u00f8gelsen af de potentialer, som skabes af objekter (faktorer) af forskellig art (punkt-, linje- og fladefaktorer). Analyse af omr\u00e5det ved hj\u00e6lp af denne metode giver mulighed for at g\u00e5 fra et s\u00e6t rumlige data (faktorer), der beskriver omr\u00e5det, til en pr\u00e6cis numerisk (point) vurdering i hvert punkt af omr\u00e5det. <\/p>\n

De potentialer, der unders\u00f8ges i forbindelse med analyse af omr\u00e5det, har en fysisk fortolkning - varmefordeling i milj\u00f8er af forskellige dimensioner (2D, 3D). Dette f\u00e6nomen kan pr\u00e6senteres i form af \"varme\"-billeder (\"varme\"-kort over omr\u00e5det), der giver et indtryk af udviklingsgraden af omr\u00e5det afh\u00e6ngigt af farveintensiteten i billedet. <\/p>\n

Territoriets faktorer<\/b><\/h3>\n

Omr\u00e5deanalysen indeb\u00e6rer at s\u00f8ge og bearbejde information om p\u00e5virkningsfaktorerne for omr\u00e5det og deres indikatorer. P\u00e5virkningsfaktorerne er objekter, der p\u00e5virker det omkringliggende omr\u00e5de og har et s\u00e6t karakteristika og rumlige koordinater. Eksempler p\u00e5 p\u00e5virkningsfaktorer kan v\u00e6re butikker, industrielle anl\u00e6g, veje, skove, vandlegemer.<\/p>\n

Indikatorerne for p\u00e5virkningen afspejler<\/i> indflydelsen fra objekter og har ogs\u00e5 et s\u00e6t karakteristika og rumlige koordinater. Eksempler p\u00e5 p\u00e5virkningsindikatorer: h\u00e6veautomater, reklameskilt, monumenter.<\/p>\n

I det f\u00f8lgende vil vi bruge begrebet p\u00e5virkningsfaktorer, der omfatter begge termer \u2013 faktorer og p\u00e5virkningsindikatorer.<\/p>\n

Nedenfor er et eksempel p\u00e5 rumlige data, der fungerer som p\u00e5virkningsfaktorer.<\/p>\n

\"Brugen
\n
\nEt af de vigtigste trin i arbejdet med analyse af omr\u00e5der er indsamling og behandling af grundinformation. I dag er der en hel del information om p\u00e5virkningsfaktorerne for omr\u00e5det i varierende grad af detaljer. <\/p>\n

Information kan erhverves fra \u00e5bne kilder eller kilder med begr\u00e6nset adgang. I mange tilf\u00e6lde er der tilstr\u00e6kkelig \u00e5ben information til analysen, selvom den som regel kr\u00e6ver en temmelig omfangsrig behandling.<\/p>\n

Blandt de \u00e5bne kilder anser vi, at ressourcen - OpeStreetMap (OSM) - er leder. Informationen, der erhverves fra denne kilde, opdateres dagligt over hele verden.<\/p>\n

Informationen fra ressourcen OpeStreetMap (OSM) pr\u00e6senteres i f\u00f8lgende formater:<\/p>\n

- OSM format. Det prim\u00e6re format med filtypenavnet \".osm\" bruges til at beskrive grafiske repr\u00e6sentationer af XML - noder, veje, relationer.<\/p>\n

- \"Polsk format\". Tekstformat med filtypenavnet \".mp\" anvendes til arbejde med grafikker.<\/p>\n

- PBF format. Dataopbevaringsformat med filtypenavnet \".osm.pbf\".<\/p>\n

Som informationskilder kan man ogs\u00e5 bruge:<\/p>\n

\u2014 2GIS<\/b>
\nRessourcen indeholder kvalitetsinformation, der behandles m\u00e5nedligt, med en fremragende 3-niveau klassifikator for virksomheder og organisationer. <\/p>\n

\u2014 KML (Keyhole Markup Language) filer<\/b>
\nKML (Keyhole Markup Language) filer er et filformat, der bruges til at vise geografiske data i programmer som Google Earth, Google Maps og Google Maps til mobile enheder. <\/p>\n

Med KML-filer kan man:
\n \u2014 fasts\u00e6tte forskellige ikoner og lave etiketter for at indikere steder p\u00e5 jordens overflade
\n \u2014 skabe forskellige vinkler for valgte objekter ved at \u00e6ndre kamerats position
\n \u2014 bruge forskellige overlejrede billeder
\n \u2014 definere stilarter til at tilpasse objektets visning, anvende HTML-kode til at oprette hyperlinks og indlejrede billeder
\n \u2014 bruge mapper til hierarkisk gruppering af elementer
\n \u2014 dynamisk hente og opdatere KML-filer fra fjernt eller lokalt netv\u00e6rk
\n \u2014 hente KML-data i henhold til \u00e6ndringer i det 3D-visningsv\u00e6rkt\u00f8j<\/p>\n

\u2014 Den f\u00f8derale service for offentlig registrering, kataster og kortlagte \"Rosreestr\"<\/b>
\nInformationen p\u00e5 Rosreestr-portalen er v\u00e6rdifuld for sit indhold og aktualitet, men desv\u00e6rre giver den ikke mulighed for at f\u00e5 grafik over objekter til kapitalbyggeri og jordomr\u00e5der uden omkostninger. Rosreestr-portalen indeholder ogs\u00e5 store m\u00e6ngder information med begr\u00e6nset adgang.<\/p>\n

\u2014 Statistikorganer<\/b>
\nStatistikdata er en legitim informationskilde om omr\u00e5det, men pr. i dag er data fra statistikorganer kun tilg\u00e6ngelige for et begr\u00e6nset antal indikatorer, hovedsageligt i rapporter fra statistikorganer og regionale myndigheders redeg\u00f8relser.<\/p>\n

\u2014 Informationssystemer i myndighederne<\/b>
\nKvalitetsinformation findes i informationssystemer i myndighederne, men kun en lille del af dem offentligg\u00f8res tilg\u00e6ngeligt og er tilg\u00e6ngelig for analyse.<\/p>\n

Analyse af territorier indeb\u00e6rer ikke specifikke krav til informationssamlingen; det er i princippet muligt at bruge alt, hvad man kan finde, og oplysninger fra \u00e5bne kilder er som regel indbyrdes udskiftelige. Det skal dog bem\u00e6rkes, at allerede informationen fra OSM er tilstr\u00e6kkelig til at foretage en analyse af et ukendt omr\u00e5de.<\/p>\n

Territorieanalyse ved hj\u00e6lp af en \"varmemodel\". Fysisk fortolkning af potentialer.<\/b><\/h3>\n

Som tidligere n\u00e6vnt er territorialanalyse i dag et aktuelt emne og et kraftfuldt v\u00e6rkt\u00f8j til argumenteret tiltr\u00e6kning af investeringer til udvikling af infrastrukturen i forskellige bymilj\u00f8er.<\/p>\n

Mangfoldigheden af opgaver, der l\u00f8ses gennem analysen af territorier, kan opdeles i flere hovedretninger: <\/p>\n

\u2014 At opn\u00e5 en s\u00e5 konkret og detaljeret vurdering af omr\u00e5det som muligt p\u00e5 hvert enkelt punkt.
\nVed at l\u00f8se den stillede opgave kan der opn\u00e5s en r\u00e6kke vurderingspoint p\u00e5 hvert punkt i omr\u00e5det, som giver indsigt i udviklingsniveauet for omr\u00e5det generelt samt inden for et bestemt emneomr\u00e5de. Et s\u00e5dant emneomr\u00e5de kan for eksempel v\u00e6re kultur, industri, handel osv. <\/p>\n

\u2014 At identificere de mest rentable steder til placering af investeringsaktiver af en bestemt type (f.eks. banker, specialbutikker, shopping- og underholdningscentre osv.) i det valgte omr\u00e5de.<\/p>\n

\u2014 At analysere den mest effektive udnyttelse af omr\u00e5det.
\nDette omr\u00e5de muligg\u00f8r en detaljeret unders\u00f8gelse af omr\u00e5dets karakteristika, den markedssituation, der er opst\u00e5et i det unders\u00f8gte omr\u00e5de, og identifikation af efterspurgte muligheder. <\/p>\n

\u2014 At fastl\u00e6gge bidraget fra \u00e9n faktor i prismodellen, for eksempel fremkomsten af nye veje og nye ruter. <\/p>\n

\u2014 At analysere forskellige aspekter af det samme omr\u00e5de og analysere forskellige omr\u00e5der (sammenligning af omr\u00e5der).<\/p>\n

Originaliteten af den metode til territorialanalyse, som artiklen foresl\u00e5r ved brug af 'varmemodellen', ligger i anvendelsen af udviklingsindikatorer for omr\u00e5det \u2014 potentialer, som er pr\u00e6senteret i numerisk form og afspejler graden af p\u00e5virkning fra objektet (p\u00e5virkningsfaktoren) p\u00e5 omr\u00e5det.<\/p>\n

For understanding the essence of the study, it is necessary to say a few words about the thermal potential itself and provide its physical interpretation.<\/p>\n

In physics, there are concepts such as force field<\/i> og force function<\/i>. The force field has dimensions of energy, while the force function has dimensions of force. <\/p>\n

For the law of universal gravitation, the force field is defined by the formula:<\/p>\n

F=k\/r2, where
\nk is a constant;
\nr is the distance between interacting objects.<\/p>\n

The force function \u03d5 is defined by the expression: <\/p>\n

d\u03d5=-F*dr, where
\n\u03d5 is the potential of the force field;
\nd\u03d5, dr are differentials;
\nr is the distance between interacting objects,<\/p>\n

therefore \u03d5=k\/r. <\/p>\n

The physical significance of the potential of the force field \u03d5 is the work E done by the force field when a certain distance is traversed. In the case of the law of universal gravitation, when changing the distance to the object from r2 to r1, the force function is defined by the formula<\/p>\n

E=k*(1\/r1-1\/r2), where
\nE is the work performed by the force field during the traversal of a certain distance;
\nr1 and r2 are the initial and final positions of the object. <\/p>\n

For the task of analyzing territory, the influence of objects (factors) on the territory can be considered as a force (force function<\/i>), while the level of territorial development can be seen as the total thermal potential (force field<\/i>) from all objects (factors). In physical tasks, thermal potential is temperature, while in territory analysis tasks using the \"thermal\" model, the potential represents the total impact of all influencing factors on a point of territory. <\/p>\n

Spatial data consists of points, lines, and polygons. To calculate potentials, extended spatial data is divided into small fragments. For each fragment, the potential from the point is calculated with a multiplier equal to the size of the object (factor) fragment. <\/p>\n

The data is divided into semantic groups based on the principle of close similarity. For example, trading objects are grouped by goods. There are groups of forest objects, water objects, populated areas, transport stops, etc. Meaningfully grouped entities represent a factor. By going through all objects (factors), we obtain a set of thermal potentials suitable for further processing. <\/p>\n

Brugen af potentialer (\"varmekort\") muligg\u00f8r overgangen fra rumlige data til \"varme\" billeder af objekter (faktorer), der p\u00e5virker territoriet (visualisering af potentialer). Denne overgang giver mulighed for at bestemme graden af en faktors tilstedev\u00e6relse p\u00e5 hvert punkt i territoriet og foretage yderligere analyse, dvs. at visualisere forskellige udviklingsretninger for byen i farver. Dermed f\u00e5r vi en gl\u00f8d af forskellig intensitet for hvert punkt i territoriet.<\/p>\n

Eksempler p\u00e5 \"varme\" billeder af territoriet i Nizhny Novgorod i forhold til flere faktorer pr\u00e6senteres nedenfor.<\/p>\n

\"Brugen
\n\"Varmekort\" for Nizhny Novgorod, der viser faktoren \"Apoteker\".<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\n\"Varmekort\" for Nizhny Novgorod, der viser faktoren \"Poliklinikker for voksne\".<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\n\"Varmekort\" for Nizhny Novgorod, der viser faktoren \"B\u00f8rnepoliklinikker\".<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\n\"Varmekort\" for Nizhny Novgorod, der viser faktoren \"Industriomr\u00e5der\".<\/i><\/p>\n

\"Varme\" billeder af territoriet muligg\u00f8r bestemmelse af koncentrationen af potentialer fra forskellige p\u00e5virkningsobjekter. Herefter er det n\u00f8dvendigt at samle de indsamlede potentialer i en integreret karakteristik, der muligg\u00f8r evaluering af territoriet ud fra mange faktorer. Til dette er der behov for en metode, der muligg\u00f8r analyse af store informationsm\u00e6ngder, genkendelse af objekter, samt reduktion af datadimensionalitet med det mindste tab af information. En s\u00e5dan metode er hovedkomponentanalyse (Principal Component Analysis, PCA). Mere detaljeret om denne metode kan l\u00e6ses i Wikipedia<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

Essensen af metoden er at finde en line\u00e6r kombination af de oprindelige parametre, der \u00e6ndrer sig mest i analysedomenet. For rumlige data er det den mest markante \u00e6ndring over territoriet.<\/p>\n

Hovedkomponentmetoden fremh\u00e6ver objekter (faktorer), der \u00e6ndrer sig mest over territoriet. Som resultat af metodearbejdet opst\u00e5r der nye variabler \u2013 hovedkomponenter, som er mere informative sammenlignet med de oprindelige data, hvilket g\u00f8r det lettere at analysere, beskrive og visualisere territoriet og bygge modeller. <\/p>\n

Hovedkomponenter er analytiske udtryk \u2013 summen af potentialerne fra de oprindelige faktorer med nogle koefficienter. Hvis en faktorer dog har en v\u00e6sentlig indflydelse p\u00e5 omr\u00e5det, men ikke varierer i det analyserede omr\u00e5de, vil metoden for hovedkomponenter ikke inkludere denne faktor som en del af hovedkomponenterne.<\/p>\n

Hovedkomponenter sorteres efter faldende information \u2013 alts\u00e5 distributionen i omr\u00e5det. De f\u00f8rste hovedkomponenter b\u00e6rer v\u00e6sentligt mere information end enkelte faktorer og beskriver omr\u00e5det godt. Generelt, n\u00e5r man bruger omkring hundrede faktorer, b\u00e6rer den f\u00f8rste hovedkomponent omkring 50 % af al information (varians) i omr\u00e5det. Hovedkomponenter korrelerer ikke med hinanden og kan bruges til modeller som karakteristikker af omr\u00e5det i hvert punkt.<\/p>\n

Den f\u00f8rste hovedkomponent, som en abstrakt beregnet indikator for omr\u00e5det, har ikke et klart navn eller klassifikation. Men m\u00e6ngden af faktorer, der korrelerer kraftigt med den f\u00f8rste hovedkomponent, g\u00f8r det muligt at tolke hovedkomponenterne. Generelt korrelerer f\u00f8lgende faktorer med hovedkomponenterne: <\/p>\n

\u2014 niveauet for infrastrukturens udvikling;
\n \u2014 transportkomponenten i omr\u00e5det;
\n \u2014 klimazoner;
\n \u2014 niveauet for landbrugsudvikling;
\n \u2014 det \u00f8konomiske potentiale i omr\u00e5det.<\/p>\n

Yderligere analyser, herunder klusteranalyse, forts\u00e6tter med nogle af de f\u00f8rste betydningsfulde hovedkomponenter.<\/p>\n

P\u00e5 illustrationer kan man se den grafiske fremstilling af de f\u00f8rste hovedkomponenter i omr\u00e5derne af flere byer i Den Russiske F\u00f8deration.<\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Nizhny Novgorod.<\/i> <\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Jekaterinburg.<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Kazan.<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Perm.<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Samara.<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\nDen f\u00f8rste hovedkomponent, der karakteriserer niveauet for udviklingen af byinfrastrukturen i Khabarovsk.<\/i><\/p>\n

Integrale karakteristika: klustering<\/b><\/h3>\n

Det n\u00e6ste skridt i arbejdsprocessen med at analysere omr\u00e5der er at finde zoner i bymilj\u00f8et, der er homogene i kvalitet. Denne s\u00f8gning er baseret p\u00e5 analysen af sk\u00f8nnes hovedkomponenter i hvert punkt p\u00e5 omr\u00e5det. Opgaven med at finde de n\u00e6vnte homogene zoner kan l\u00f8ses ved klyngedannelse - en proces til gruppering af omr\u00e5der baseret p\u00e5 n\u00e6rhed til en samling af karakteristika. <\/p>\n

Klusteranalysen har to m\u00e5l:<\/p>\n

\u2014 at skabe en bedre opfattelse af omr\u00e5det visuelt;
\n \u2014 at fremh\u00e6ve omr\u00e5der til at lave separate modeller.<\/p>\n

Omr\u00e5derne klynges i overensstemmelse med de valgte faktorer til analyse. Disse faktorer kan v\u00e6re faktorer, der p\u00e5virker priss\u00e6tningen, eller faktorer, der beskriver en bestemt side af udviklingen af omr\u00e5det, f.eks. det sociale omr\u00e5de. <\/p>\n

Der findes to udbredte klassiske metoder til clustering: K-means metoden og dendrogrammet. N\u00e5r man arbejder med omr\u00e5der, har K-means metoden vist sig at v\u00e6re effektiv, hvor en klynge \"dyrkes\" ved at tilf\u00f8je nye objekter til v\u00e6kstpunkterne. Fordelene ved K-means metoden ligger i ligheden med den naturlige proces for dannelse af omr\u00e5der: integration af ligende i stedet for opdeling af forskellige.<\/p>\n

K-means metoden blev anvendt til beregning for Nizhny Novgorod (se figur nedenfor).<\/p>\n

\"Brugen
\nSamsvaret mellem klynger og niveauet af omr\u00e5dets udvikling ved eksemplet med No. Novgorod<\/i><\/p>\n

Ved den foresl\u00e5ede tilgang kan vi f\u00e5 en forst\u00e5else af omr\u00e5det efter forskellige temaer. De temaer, vi er interesserede i, kan v\u00e6re f.eks. niveauet for udvikling af byens infrastruktur, niveauet for 'eliten' i omr\u00e5det, niveauet for kulturel udvikling, den sociale komponent i omr\u00e5dets udvikling. Disse temaer er d\u00e5rligt definerede integrale begreber og best\u00e5r af mange indbyrdes forbundne faktorer.<\/p>\n

Ved en bestemt algoritme til udv\u00e6lgelse af parametre til analyse (herunder med inddragelse af eksperter) vil vi f\u00e5 tematiske kort, der giver indsigt i en bestemt aspekt af omr\u00e5dets udvikling. <\/p>\n

Med integrale karakteristika forst\u00e5s de f\u00f8rste hovedkomponenter, f\u00f8rst og fremmest den mest informative f\u00f8rste hovedkomponent, og klusteranalysen af omr\u00e5det baseret p\u00e5 de udvalgte parametre. <\/p>\n

Tematiske kort over de f\u00f8rste hovedkomponenter inden for forskellige aspekter af udvikling er pr\u00e6senteret p\u00e5 billederne nedenfor.<\/p>\n

\"Brugen
\nTemakortet \"Kultursteder\" med eksemplet fra Nizhny Novgorod<\/i><\/p>\n

\"Brugen
\nTemakortet \"Sociale omr\u00e5der\" med eksemplet fra Nizhny Novgorod<\/i><\/p>\n

Integrerede karakteristika giver mulighed for at forst\u00e5 omr\u00e5dets s\u00e6regenheder ved at tage hensyn til mange faktorer med minimal informationstab.<\/p>\n

Afslutningsvis skal det endnu engang understreges, at analysen af omr\u00e5der i dag er et ekstremt vigtigt skridt i l\u00f8sningen af opgaverne i bymilj\u00f8ets udvikling, valg af steder til investering i byggeri, s\u00f8gning efter de mest fordelagtige placeringer af nye objekter og andre opgaver. <\/p>\n

Den metode til analyse af territoriet, der foresl\u00e5s i artiklen ved hj\u00e6lp af en \"varmemodel\" af faktorer af forskellig art, er ikke kritisk i forhold til s\u00e6tningen af faktorer, dvs. den stiller ikke begr\u00e6nsninger og krav til den oprindelige information.<\/p>\n

Mangfoldigheden og overfloden af den oprindelige information samt muligheden for at bruge \u00e5bne data giver ubegr\u00e6nsede perspektiver for analyse af enhver form for territorier<\/i> i verden.<\/p>\n

I de f\u00f8lgende publikationer, der er dedikeret til at analysere omr\u00e5der, planl\u00e6gger vi at udforske s\u00e6regenhederne ved at opbygge modeller ved hj\u00e6lp af hovedkomponenter og metoder til deres implementering til opgaver som: <\/p>\n

\u2014 valg af det bedste sted til placering af et nyt objekt;
\n \u2014 opbygning af en prisflade for en bestemt kategori af objekter ved hj\u00e6lp af markedsv\u00e6rdi;
\n - vurdering af rentabiliteten af en bestemt type aktivitet afh\u00e6ngigt af objekternes placering.<\/p>\n

Vi planl\u00e6gger ogs\u00e5 at pr\u00e6sentere metoder til den omvendte overgang fra hovedkomponenter til faktorer, hvilket igen g\u00f8r det muligt at opn\u00e5 en faktormodel for dette omr\u00e5de.
\n
Kilde: habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0443\u043b\u0438\u0447\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0433. \u041d\u0438\u0436\u043d\u0435\u0433\u043e \u041d\u043e\u0432\u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u0422\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430 \u2013 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f, \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0430\u044f\u0441\u044f \u0432 \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0438. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0443 \u0433\u043e\u0440\u043e\u0434\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 (\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432). \u0424\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b, \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e, \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b \u043f\u043e \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0443 \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f (\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435, \u043e\u0442\u0440\u0438\u0446\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435) \u0438 \u0433\u0435\u043e\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 (\u0442\u043e\u0447\u043a\u0438, \u043b\u0438\u043d\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043b\u0438\u0433\u043e\u043d\u044b). \u0417\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u044c \u0432\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430 […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":22663,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[702],"tags":[],"class_list":["post-30675","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-news"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Brug af varmepotentialer til analyse af omr\u00e5der | ProHoster","description":"Eksempel p\u00e5 beregning af varme.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/ispolzovanie-teplovyh-potentsialov-dlya-analiza-territorij","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"da_DK","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0442\u0435\u043d\u0446\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0442\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 | ProHoster","og:description":"\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u0430 \u0442\u0435\u043f\u043b\u043e\u0432\u043e\u0433\u043e.","og:url":"https:\/\/prohoster.info\/da\/blog\/news\/ispolzovanie-teplovyh-potentsialov-dlya-analiza-territorij","og:image":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:secure_url":"https:\/\/prohoster.info\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/logo-350.jpg","og:image:width":350,"og:image:height":350,"article:published_time":"2019-10-31T18:36:50+00:00","article:modified_time":"2019-10-31T18:36:50+00:00","article:publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster","article:author":"https:\/\/www.facebook.com\/prohoster"},"aioseo_meta_data":{"post_id":"30675","title":null,"description":null,"keywords":null,"keyphrases":null,"primary_term":null,"canonical_url":null,"og_title":null,"og_description":null,"og_object_type":"default","og_image_type":"default","og_image_url":null,"og_image_width":null,"og_image_height":null,"og_image_custom_url":null,"og_image_custom_fields":null,"og_video":null,"og_custom_url":null,"og_article_section":null,"og_article_tags":null,"twitter_use_og":false,"twitter_card":"default","twitter_image_type":"default","twitter_image_url":null,"twitter_image_custom_url":null,"twitter_image_custom_fields":null,"twitter_title":null,"twitter_description":null,"schema":{"blockGraphs":[],"customGraphs":[],"default":{"data":{"Article":[],"Course":[],"Dataset":[],"FAQPage":[],"Movie":[],"Person":[],"Product":[],"ProductReview":[],"Car":[],"Recipe":[],"Service":[],"SoftwareApplication":[],"WebPage":[]},"graphName":"","isEnabled":true},"graphs":[]},"schema_type":null,"schema_type_options":null,"pillar_content":false,"robots_default":true,"robots_noindex":false,"robots_noarchive":false,"robots_nosnippet":false,"robots_nofollow":false,"robots_noimageindex":false,"robots_noodp":false,"robots_notranslate":false,"robots_max_snippet":null,"robots_max_videopreview":null,"robots_max_imagepreview":"large","priority":null,"frequency":null,"local_seo":null,"seo_analyzer_scan_date":"2026-01-21 02:26:21","breadcrumb_settings":null,"limit_modified_date":false,"reviewed_by":null,"ai":null,"created":"2021-03-01 03:30:52","updated":"2026-01-21 02:26:21","focus_keyword":null,"additional_keywords":null,"truseo_locale":null},"gt_translate_keys":[{"key":"link","format":"url"}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30675","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=30675"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/30675\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22663"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=30675"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=30675"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/prohoster.info\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=30675"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}