Sustainable urban development and web-based multiple criteria analysis

• Autorzy: Zavadskas E. K. , Kaklauskas A. , Saparauskas J.

Warianty tytułu

PL

Harmonijny rozwój miasta a wielokryterialna analiza inernetowa

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The analysis of information, expert and decision support systems used in sustainable urban development that were developed by researchers from various countries assisted the authors in the creation of their own Sustainable Urban Development Decision Support System (SUD-DSS). SUD-DSS differs from other systems in the use of new multiple criteria analysis methods as were developed by the authors. The database of a sustainable urban development was developed providing a comprehensive assessment of alternative versions from the economic, political, legal, social, management, technical, technological and other points of view. Based on the above complex databases, the developed SUD-DSS enables the user to analyse alternatives quantitatively (i.e. a system and subsystems of criteria, units of measure, values and weights) and conceptually (i.e. the text, formula, schemes, graphs, diagrams and videotapes).

PL

Strategia harmonijnego rozwoju konkretnego miasta nie może być ślepo naśladowana. Może ona jedynie być dostosowywana do warunków ekonomicznych, społecznych, politycznych, prawny i innych. Nie istnieje jakaś uniwersalna strategia harmonijnego rozwoju miasta pasująca dla jakiegokolwiek społeczeństwa lub kraju. Analiza systemów wspierania decyzji informacyjnych, ekspertowych utworzonych przez naukowców z różnych krajów pobudziła autorów do stworzenia swojego systemu wspierania decyzji harmonijnego rozwoju miasta (SWDHRM). System ten od innych systemów różni się tym, że są w nim stosowane nowe, stworzone przez autorów metody analizy wielowymiarowej. Także została stworzona ba/a danych mogąca służyć do szczegółowej oceny perspektyw ekonomicznych, politycznych, prawnych, społecznych, zarządczych, technologicznych oraz ich wersji. Przy użyciu wspomnianej bazy danych w utworzonym SWDHRM można przeprowadzać ilościową i jakościową analizę kolejnych wersji.

Słowa kluczowe

EN

sustainable urban development; strategies; decision support system; multiple criteria analysis

PL

rozwój harmonijny miasta; analiza wielokryterialna internetowa

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Foundations of Civil and Environmental Engineering
• Rocznik: 2005
• Tom: No. 6
• Strony: 217--226
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz.

Twórcy

autor

Zavadskas E. K.

• Vilnius Gediminas Technical University Department of Building Technology and Management

autor

Kaklauskas A.

• Vilnius Gediminas Technical University Department of Building Technology and Management

autor

Saparauskas J.

• Vilnius Gediminas Technical University Department of Building Technology and Management

Bibliografia

• 1. Buch A. M., Mazumdar H. S. and Pandey P. C.: Application of artificial neural networks in hydrological modelling - a case study of run-off simulation of Himalayan glacier basin, presented at International Joint Conference on Neural Networks, Nagoya, Japan, 1993.
• 2. Cote M., Grandjean B. P. A., Lessard P. and Thibault J.: Dynamic modelling of the activated sludge process: improving prediction using neural networks, Water Research, 29, 4 (1995) 995-1004.
• 3. Ferng J. J.: Toward a scenario analysis framework for energy footprints. Ecological Economics, 40, 1, (2002) 53-69.
• 4. Furuta H., Tonegawa T. and Watanabe E.: Application of neural computing to aesthetic design of dam structures, in: Proceedings of the 2nd International Conference of Fuzzy Logic and Neural Networks (IIZUKA'92), Vol. 2, 1992, 851-854.
• 5. Gallez C.: Indicators for comparing prospective scenarios. Can we broaden the urban travel debate?, Recherce - Transports - Securite, 2000.
• 6. Ichikawa R., Nishimura K., Kunugi M., Shimada K., Shimakura Y. H. Fujisawa Y. and Matsunoki Y.: Auto-tuning method of flizzy memberships functions using neural network learning algorithm: application to water flow forecasting for reservoir, in: Proceedings of the 2nd International Conference of Fuzzy Logic and Neural Networks (IIZUKA'92), Vol. 2, 1992, 894-898.
• 7. Kaklauskas A., Zavadskas E. K.: Web-based decision support, Vilnius, Technika 2002.
• 8. Khanna P., Babu P. R., George M. S.: Carrying-capacity as a basis for sustainable development. A case study of National Capital Region in India, Progress in Planning, 52, 2 (1999) 101-163.
• 9. Nijkamp P., Vreeker R.: Sustainability assessment of development scenarios: methodology and application to Thailand, Ecological Economics, 33, 1 (2000) 7-27.
• 10. Onishi A.: FUGI global modeling system (FGMS200). Integrated global model for sustainable development. Journal of Policy Modeling, 24, 6 (2002)561-590.
• 11. Rotmans J., Asselt M., Anastasi C., Greeuw S., Mellors J., Peters S., Rothman D., Rijkens N.: Visions for a sustainable Europe, Futures, 32, 9-10 (2000) 809-831.
• 12. Rylatt M., Gadsden S., Lomas K.: GIS-based decision support for solar energy planning in urban environments. Computers, Environment and Urban Systems, 25, 6 (2001) 579-603.
• 13. Yuan J. L. and Fine T. I.: Forecasting demand for electric power. Editors J. D. Cewan and C. L. Giles, Moregan Kanffman, San Matteo, 1993.
• 14. Zavadskas E.K., Simanauskas L., Kaklauskas A.: Decision support systems in construction, Vilnius, Technika 1998.
• 15. http://sun2.lib.uci.edu/~martindale/RefCalculators.html
• 16. http://www.eere.energy.gov/buildings/tools_directory/subject.html
• 17. http://www.census.gov/ipc/www/rup.html