Научная библиотека ВСГУТУ

Краковский, Ю. М.
Выбор модели исходных данных для вероятностного анализа процесса грузовых перевозок [] / Ю. М. Краковский, И. А. Домбровский // Математика, ее приложения и математическое образование : материалы 5 Междунар. конф. (23–28 июня 2014 г., г. Улан-Удэ, Байкал) / ВСГУТУ. - Улан-Удэ, 2014. - С. 161-165
Рубрики: Вычислительная математика
Кл.слова (ненормированные):
вычислительная математика -- грузовые перевозки -- Улан-Баторская железная дорога -- грузооборот

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Домбровский, И. А.

Найти похожие

Краковский, Ю. М.
Алгоритмическое обеспечение интервального прогнозирования на основе робастных моделей авторегрессии [] / Ю. М. Краковский, А. Н. Лузгин // Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО17) : материалы 6 международной конференции (г. Улан-Удэ, Байкал, 26 июня – 1 июля 2017 г.) / науч. ред. А. Д. Мижидон ; отв. ред. Л. И. Назарова. - Улан-Удэ, 2017. - С. 227-233. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-89230-953-0
Рубрики: Вычислительная математика
Кл.слова (ненормированные):
интервальное прогнозирование -- авторегрессия -- обобщённый метод наименьших модулей -- метод наименьших квадратов -- алгоритм вариационно-взвешенных квадратичных приближений
Аннотация: Предложен и протестирован на реальных данных алгоритм интервального прогнозирования на основе линейной модели авторегрессии, где для нахождения оценок значений коэффициентов используется обобщённый метод наименьших модулей. Полученные результаты сопоставлены с результатами интервального прогнозирования на основе линейной модели авторегрессии, где для нахождения оценок значений коэффициентов используется метод наименьших квадратов. В большинстве случаев лучшую точность интервального прогнозирования демонстрирует алгоритм на основе обобщённого метода наименьших модулей.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Мижидон, А. Д. \науч. ред.\; Назарова, Л. И. \отв. ред.\; Лузгин, А. Н.

Найти похожие

Краковский, Ю. М.
Оценка интенсивности кибератак на автоматизированные системы транспорта [] / Ю. М. Краковский, А. Н. Лузгин, В. А. Начигин // Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО’20) : материалы 7 международной конференции (7 – 12 сентября 2020 г., г. Улан-Удэ, Байкал) / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; науч. ред. А. Д. Мижидон. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2020. - С. 128-130. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907331-29-7

ГРНТИ

27.41.23

Рубрики: Вычислительная математика--Программирование
Кл.слова (ненормированные):
интервальное прогнозирование -- объекты информатизации транспорта -- вероятностная нейронная сеть -- критическая инфраструктура -- Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО’20) -- Краковский, Ю. М. -- Лузгин, А. Н. -- Начигин, В. А.
Аннотация: В настоящее время в сфере информационной безопасности уделяется большое внимание защите автоматизированных систем критической инфраструктуры Российской Федерации. Научные исследования по разработке новых методов защиты от кибератак на такие системы являются актуальными и практически значимыми. В рамках данной задачи, рекомендуется оценивать интенсивность кибератак через интервальное прогнозирование на основе вероятностной нейронной сети с динамическим обновлением параметра сглаживания. Для сравнения результатов интервального прогнозирования на основе данной модели была выбрана наивная байесовская модель.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Лузгин, А. Н.; Начигин, В. А.

Найти похожие

Краковский, Ю. М.
Комплексное прогнозирование грузооборота на основе сценарного подхода [] / Ю. М. Краковский, Н. Н. Попова // Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО’20) : материалы 7 международной конференции (7 – 12 сентября 2020 г., г. Улан-Удэ, Байкал) / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; науч. ред. А. Д. Мижидон. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2020. - С. 131-134. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907331-29-7

ГРНТИ

27.43.17

73.29.75

Рубрики: Математика--Математическая статистика
Транспорт--Железнодорожный транспорт--Прогнозирование
Кл.слова (ненормированные):
математическая статистика -- грузооборот -- сценарный подход -- экспертные суждения -- железнодорожный транспорт -- Математика, ее приложения и математическое образование (МПМО’20) -- Краковский, Ю. М. -- Попова, Н. Н.
Аннотация: Разработана и апробирована технология комплексного прогнозирования грузооборота на основе статистической и экспертной информации с учетом сценарного подхода. Комплексное прогнозирование основано на трех значениях грузооборота с различными весами: а) значение, полученное по многофакторной модели первого порядка; б) значение, полученное по факторной модели; в) точечное экспертное суждение. Весовые коэффициенты получены с использованием метода анализа иерархий. Проведена апробация алгоритмического и программного обеспечения, созданного для комплексного прогнозирования грузооборота. Показана хорошая практическая точность этого прогнозирования.

Перейти к внешнему ресурсу: полный текст

Доп.точки доступа:
Попова, Н. Н.

Найти похожие

Тематический навигатор

ссылка на мобильную версию электронного каталога

Базы данных

Материалы конференций ВСГУТУ- результаты поиска

Вид поиска