DOI: 10.25136/2409-8647.2022.2.36623

Аннотация: Развитие туристического сектора экономики-одна из приоритетных задач, поставленных руководством Краснодарского края и Российской Федерации. Таким образом, построение модели влияния туристских потоков на устойчивость территории весьма актуально. Объектом исследования является взаимосвязанная экономическая, социальная и экологическая система курортной дестинации. Предметом исследования является взаимодействие ключевых показателей, влияющих на устойчивость туристской дестинации и туристских потоков. Работа направлена на построение интегрированной компьютерной модели, которая может быть использована для: -исследования взаимодействия ключевых переменных; - проведения сценарного анализа и моделирования для определения возможных последствий управленческих решений.   Авторы разрабатывают единую синтетическую модель, объединяющую социальные, экономические и экологические аспекты предмета исследования. Данная модель оценивается с использованием скорректированного показателя чистых сбережений и позволяет изучить тенденции развития туристского сектора, а также провести сценарный анализ последствий различных управленческих решений. Использование этого инструмента для среднесрочного и долгосрочного планирования даст лицу, принимающему решения, больше информации в условиях неопределенности, что позволит избежать многих управленческих ошибок. В дальнейшем планируется доработать и скорректировать модель с использованием новых статистических данных; провести вычислительные эксперименты, позволяющие выявить экономические тенденции влияния комплексных программ и сценариев развития туристического сектора.

DOI: 10.7256/2454-0714.2021.3.36564

Аннотация: Мониторинг и анализ потребления энергоресурсов в различных разрезах измерение различных параметров (показателей) во времени крайне важен для современной экономики. Данная работа посвящена исследованию и интерпретации аномалий набора данных по потреблению энергоресурсов (на примере потребления газа) в муниципальном образовании Потребление газа имеет важное значение для социально-экономической сферы городов. Несанкционированные подключения являются основной причиной нетехнологических потерь ресурса. Традиционные методы проверки на предмет хищения неэффективны и отнимают много времени. Современные технологии анализа данных помогут выявить и интерпретировать аномалии потребления и, среди прочего, сформировать списки на проверку объектов на предмет несанкционированных подключений. Основным вкладом нашего подхода было применение совокупности статистических методов, направленных на обработку и выявление аномалий на наборе данных по энергопотреблению муниципального образования. Следует отметить, что применение подобных технологий требует разработки эффективных алгоритмов, и внедрения автоматизации и алгоритмов машинного обучения. Этот новый взгляд на временные ряды облегчает обнаружение аномалий, оптимизацию принятия решений и т.д. Эти процессы могут быть автоматизированы. Представленная методология, проверенная на временных рядах, описывающих потребление газа, может быть использована для более широкого спектра задач. Исследование может быть объединено с методами обнаружения знаний и алгоритмами глубокого обучения.

DOI: 10.7256/2454-0714.2021.1.34798

Аннотация: Авторы предлагают объединить логический вывод с аппаратом нечётких множеств. Когда каждое решение связано с набором возможных результатов с известными условными вероятностями, решение выбирается на основе цифровой информации в условиях неопределённости. Поэтому основной целью использования нечеткой логики в экспертных системах является создание вычислительных устройств (или программных комплексов), способных имитировать человеческое мышление и объяснять методы принятия решений Цель работы состоит в том, чтобы подробно описать воспроизводимый типовой метод построения правил вывода экспертной системы для различных экономических предметных областей, с использованием универсальной схемы базы знаний   Для принятия решений в нечеткой системе предлагается использовать процесс идентификации структуры правила - определение структурных характеристик нечеткой системы, таких как количество нечетких правил, количество лингвистических терминов, на которые делятся входящие переменные. Эта идентификация осуществляется с помощью нечеткого кластерного анализа, который проводится с использованием нечетких деревьев решений. Авторами представлена структурная схема методики вывода на базе нечёткой логики. Представленные в статье методика построения правил и алгоритм нечеткого вывода может использоваться в различных сферах экономики. Новизна работы заключается в автоматизации и интеграции системы определения нечетких правил вывода с этапом сбора входных данных в предметной области

DOI: 10.25136/2409-8647.2020.2.32192

Аннотация: Целью данного исследования является анализ тенденций изменения сложно-структурированного показателя «качества жизни» населения Краснодарского края, а также анализ чувствительности комплексного индикатора по частным факторам и срезам населения. По результатам проведения исследования построена экономико-математическая модель для анализа и прогнозирования изменения качества жизни населения Краснодарского края в разрезе различных кластеров муниципальных образований, произведено сравнение различных функций аппроксимации. Предметом исследования являются социально-экономические взаимодействия в региональной системе Краснодарского края. В статье проведен ретроспективный анализ наиболее значимых показателей, характеризующих рассматриваемую предметную область, осуществлен корреляционно-регрессионный анализ переменных, а также приведен анализ чувствительности на основе коэффициентов эластичности частных факторов. Основным вкладом автора в исследование темы является построение регрессионных моделей показателя качества жизни населения Краснодарского края в разрезе различных социальных кластеров и определение степени влияния отдельных социальных, демографических или экономических факторов на комплексный индикатор. Построенные модели позволят проводить прогнозирование и вычислительный эксперименты в указанной области

DOI: 10.7256/2454-0714.2019.4.31797

Аннотация: Целью исследования является подготовка к анализу слабоструктурированных исходных данных, их анализ, изучение влияния «загрязнения» данных на результаты регрессионного анализа. Задача структурирования данных, подготовки их к качественному анализу является уникальной задачей для каждого конкретного набора исходных данных и не может быть решена с помощью общего алгоритма, всегда будет иметь свои особенности. Рассмотрены проблемы, которые могут вызывать трудности при работе (анализе, обработке, поиске) со слабоструктурированными данными. Приведены примеры слабоструктурированных данных и структурированных данных, которые применяются в процедурах подготовки данных к анализу. Рассмотрены и описаны данные алгоритмы подготовки слабоструктурированных данных к анализу. Проведены процедуры очистки и анализа на наборе данных. Построены четыре регрессионных модели и произведено их сравнение. В результате были сформулированы следующие выводы: Исключение из анализа разного рода подозрительных наблюдений может резко сократить объем совокупности и привести к необоснованному снижению вариации. При этом, такой подход будет совершенно неприемлем, если в результате из анализа будут исключены важные объекты наблюдений и нарушена целостность совокупности. Качество построенной модели может ухудшаться при наличии аномальных значений, но может и улучшаться за их счет.