Диагностирование и прогноз экологического состояния природно-технической гидрогеологической системы (стр. 5 из 7)
Cl  | 1 | 2 | 3 | Сумма | Относительная информативность  |
| 122 | 1 | 8 | 1 | 10 | 9,2 |
| 112 | 2 | 4 | - | 6 | 5,5 |
| 111 | 2 | 1 | - | 3 | 2,8 |
| 113 | 4 | - | 5 | 9 | 8,9 |
| 121 | 6 | 5 | 1 | 12 | 15,9 |
| 132 | 3 | - | - | 3 | 0 |
| 223 | 2 | 2 | 1 | 5 | 7,6 |
| 233 | 2 | - | - | 2 | 0 |
| 232 | - | 1 | - | 1 | 0 |
| 123 | 4 | 2 | 3 | 9 | 13,8 |
| 221 | - | 1 | - | 1 | 0 |
| 212 | 5 | 4 | - | 9 | 8,9 |
| 213 | - | 2 | 2 | 4 | 4 |
| 321 | 2 | - | - | 2 | 0 |
| 332 | - | 2 | - | 2 | 0 |
| 333 | - | - | 4 | 4 | 0 |
| 313 | - | 1 | 1 | 2 | 2 |
| 312 | 1 | - | - | 1 | 0 |
| 322 | - | 2 | - | 2 | 0 |
| 211 | 1 | - | - | 1 | 0 |
| сумма | 96 | 86,3 | |||
| 145,9-86,3=59,6 бит | |||||
4. Суммарная защищенность, водопроводимость и тип территории
Cl  | 1 | 2 | 3 | Сумма | Относительная информативность  |
| 133 | 7 | - | - | 7 | 0 |
| 232 | 6 | 3 | - | 9 | 8,3 |
| 222 | 3 | 3 | - | 6 | 6 |
| 223 | 4 | 5 | 3 | 12 | 18,7 |
| 331 | 2 | - | - | 2 | 0 |
| 322 | - | 4 | - | 4 | 0 |
| 313 | - | - | 4 | 4 | 0 |
| 132 | 5 | 10 | - | 15 | 13,8 |
| 323 | - | 1 | 1 | 2 | 2 |
| 332 | 1 | 1 | - | 2 | 2 |
| 122 | 1 | 1 | - | 2 | 2 |
| 121 | 5 | 3 | - | 8 | 7,6 |
| 113 | - | 1 | 3 | 4 | 3,2 |
| 131 | 4 | - | - | 4 | 0 |
| 111 | - | 3 | - | 3 | 0 |
| 212 | - | - | 1 | 1 | 0 |
| 112 | - | 1 | 2 | 3 | 2,8 |
| 211 | - | 1 | - | 1 | 0 |
| 231 | 1 | - | - | 1 | 0 |
| сумма | 96 | 70,3 | |||
| 145,9-70,3=75,6 бит | |||||
В результате проведения расчетов информативности методом перебора, необходимо выбрать наиболее информативных три двоичных и один троичный признаков для того, чтобы произвести тестирование модели. Итоговые значения наиболее информативных сложных двоичных и троичных признаков сведены в таблице 6.
Таблица 6. Наиболее информативные сложные признаки
| Показатели | Информативность | |
| Бит | % | |
 | 40,0 | 27,4 |
 | 41,8 | 28,6 |
 | 63,6 | 43,6 |
 | 75,6 | 51,9 |
| Уровень концентрации хлоридов | 145,9 | 100 |
3. Тестирование модели
После определения более информативных сложных признаков необходимо произвести тестирование сформированной модели для выяснения её пригодности для дальнейшего прогноза. Для этого используется контрольная модель, с помощью которой, с использованием матриц взаимных переходов, считается сумма голосов. В контрольной части смотрят сочетание значений признаков и по матрице взаимных переходов определяют количество попаданий этих сочетаний в 1, 2 и 3 ранг по хлору и в итоге суммируют их. Тот ранг, в который попадет наибольшее значение сочетаний, будет считаться прогнозным. Этот ранг будет сравниваться с фактическим значением ранга по хлору. Чем больше будет совпадений прогнозных значений с фактическими, тем более пригодной для прогноза окажется наша модель.
Результаты диагностирования модели приведены в таблице 7
| Таблица 7. Диагностирование модели № блока | Ранги | Содержание хлора | |||
| 1 | 2 | 3 | фактическое | прогнозное | |
| 97 |  |  |  | 2 | 1 |
| 98 |  |  |  | 1 | 2 |
| 99 |  |  |  | 3 | 1 |
| 100 | |  |  | 2 | 3 |
| 101 |  |  |  | 2 | 2 |
| 102 |  |  |  | 2 | 3 |
| 103 |  | |  | 3 | 2 |
| 104 |  | | | 2 | 2 |
| 105 | | | | 2 | 1 |
| 106 |  |  |  | 1 | 3 |
| 107 | |  |  | 2 | 2 |
| 108 | |  |  | 1 | 3 |
| 109 |  | | | 2 | 1 |
| 110 | | | | 1 | 2 |
| 111 |  |  | | 3 | 1 |
| 112 | | |  | 2 | 3 |
| 113 | | | | 2 | 2 |
| 114 | | | | 2 | 3 |
| 115 |  |  | | 3 | 1 |
| 116 | | | | 2 | 2 |
| 117 |  |  |  | 2 | 1 |
| 118 |  |  | | 1 | 3 |
| 119 |  | | | 2 | 2 |
| 120 | | | | 1 | 3 |
Анализируя таблицу стоит обратить внимание на так называемый «отказ», который свидетельствует об недостаточности значений показателей входящих в ранг. В нашей ситуации при нашей модели, разбитой на 96 блоков, идеальным количеством значений входящих в 3 ранга составляло бы 32.. К сожалению, в нашей модели такое условие не выполняется. В некоторых случаях число значений входящих в ранг не превышает и 12. Это снижает эффективность нашей модели.