СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ ГОРОДА В НЕФТЕГАЗОВОМ РЕГИОНЕ РОССИИ

Н. А. Белобородова

Аннотация


Рассматривается проблема усиления потенциала функции управления - прогнозирования развития муниципального образования на примере города в нефтегазовом регионе страны. Предлагаемая технология расчетов с использованием искусственных нейронных сетей позволяет объективно решать задачи анализа факторов, определяющих рост производства в анализируемом периоде, определять варианты роста производства в экономике муниципального образования с учетом выпуска основных видов продукции.

Ключевые слова


forecasting of variants of growth of manufacture;predictive model;прогнозирование вариантов роста производства;прогнозирующие модели

Полный текст:

PDF

Литература


1. Белобородова Н.А. Модели прогнозирования развития экономики муниципального образования “Город Ухта” с использованием нейронных сетей: Материалы научно-технической конференции, 16-18 апреля 2001 г. / УГТУ. Ухта, 2002. – С. 176-180

2. Белобородова Н.А. Методика и модели прогнозирования развития экономики муниципального образования “Город Ухта”/ УГТУ. Ухта, 2002. – 50 с.

3. Белобородова Н.А. Модели прогнозирования роста производства с ис-пользованием нейронных сетей // Известия вузов. Сер. Нефть и газ. 2002. № 4. С. 110-117.

4. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / Пер. с англ. А.И. Осипова. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с.

5. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткие системы / Пер. с польск. – И.Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 452 с.

6. Усков А.А., Кузьмин А.В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 143 с.

7. Емельянов В.В., Курейчик В.М., Курейчик В.В. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: Физматлит, 2003. – 432 с.

8. Щетинин В.Г. Анализ факторов экономического роста региона // Вопросы статистики. 1996. № 3. С. 40-46.

9. Щетинин В.Г., Костюнин А.В. Принятие решений на нейронных сетях оптимальной сложности //Автоматизация и современные технологии. 1998. № 4. С. 38-43.

10. Щетинин В.Г. Самоорганизация минимальной нейронной сети // Нейроинформатика и ее приложения: Тезисы докладов III всероссийского семинара.– Красноярск: СО РАН, 1996. С. 103-104.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.