RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика» // Архив

Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 2019, том 12, выпуск 2, страницы 249–260 (Mi jsfu753)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Data modeling in the solution of hard-to-formalise socio-economic problems

[Моделирование данных при решении трудноформализуемых социально-экономических задач]

Konstantin V. Simonova, Mikhail A. Kurakob, Alexey A. Kabanovc, Fedor P. Kapsargind, Lubov F. Zuevad, Artem V. Ershovd, Svetlana N. Gribe

a Institute of Computational Modeling SB RAS, Academgorodok 50/44, Krasnoyarsk, 660036, Russia
b School of Space and Information Technologies, Siberian Federal University, Svobodny 79, Krasnoyarsk, 660041, Russia
c SDTB Science ICT SB RAS, Mira pr. 53, Krasnoyarsk, 660049, Russia
d Krasnoyarsk State Medical University, Partizana Zheleznyaka st., 1, Krasnoyarsk, 660022, Russia
e School of Economics, Management and Environmental Studies, Siberian Federal University, Svobodny, 79, Krasnoyarsk, 660041, Russia

Аннотация: Исследование посвящено разработке алгоритмического обеспечения для моделирования данных при решении трудно формализуемых социально значимых задач, связанных с здравоохранением в разрезе взаимосвязей и взаимодействий территорий Енисейской Сибири, где Красноярский край играет роль ключевого региона. В работе предлагаются элементы информационной системы для анализа текущего состояния и оценка сценариев будущего взаимодействия территорий Енисейской экономической зоны в решении проблем в этой актуальной предметной области. Предлагаются решения в формате ГИС-технологий и современные средств моделирования разнородных данных наблюдений.

Ключевые слова: алгоритмы анализа данных, базы данных, ГИС, моделирование данных, нейросети.

УДК: 004.94

Получена: 29.11.2018
Исправленный вариант: 20.01.2019
Принята: 20.02.2019

Язык публикации: английский

DOI: 10.17516/1997-1397-2019-12-2-249-260



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024