Нечеткие нейронные сети в оценке экологической безопасности
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2015-0-12-61-68
Аннотация
Статья посвящена проблеме оценки уровня нечетких явлений, как экологическая безопасность территориальных образований. Данное исследование представляет собой решение этой проблемы с помощью нейронных сетей. Применение нейронных сетей позволяет преодолеть недостаток имеющейся информации на входе и проводить корректную оценку экологической безопасности территориальных образований. Для этого используется метод обучения нейронной сети. К преимуществам использования нечетких нейронных сетей относится гибкость и возможность работать непосредственно с неявно определенными параметрами и критериями, заведомо приблизительными или неизвестными данными, терпимость к нечеткости и противоречивости используемых данных. Этот метод позволил решить следующие задачи: провести типологию субъектов Российской Федерации по экологической безопасности и разработать сценарии повышения их безопасности; спрогнозировать изменения в их развитии, принимая во внимание экологические факторы.
Об авторах
Владимир Васильевич Глинский
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Россия
Россия
Людмила Константиновна Серга
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Россия
Россия
Кирилл Алексеевич Зайков
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»
Россия
Россия
Мария Сергеевна Хван
Новосибирский государственный университет экономики и управления
Россия
Россия
Список литературы
1. Glinskiy V.V., Serga L.K., Khvan M.S. Environmental Safety ofthe Region: New Approach to Assessment, Procedia CIRP, Volume 26, 2015, P. 30-34.
2. Бариев С.И., Охонин В.А Адаптивные сети обработки информации. Красноярск: Ин-т физики СО АН СССР, 1986. Препринт № 59Б. - 20 с.
3. Борисова А.С. Влияние процедуры сглаживания данных на оценку развития электронного правительства регио нов России [Электронный ресурс]. URL: http://www.rae.ru/ fs/?section=content&op=show_article&article_id=10002979
4. Бэстенс Д.Э., Ван Ден Берг B.-M., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях. М.: ТВП, 1997. - 236 с.
5. Васильева А.А. Свойства муниципального образования как социально-экономической системы [Электронный ресурс]. URL: http://vasilievaa.narod.ru/mu/stat_rab/stat/vasil/ MOSES.htm
6. Галушкин А.И. Синтез многослойных систем распознавания образов. М.: Энергия, 1974.
7. Глинский В.В., Серга Л.К., Чемезова Е.Ю., Зайков К.А. Об оценке пороговых значений в решении задачи классификации данных // Вопросы статистики. 2014. № 12. С. 30-36.
8. Методы классификации и прогнозирования. Нейронные сети. Обучение нейронных сетей [Электронный ресурс]. URL: http://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/ 178?page=4
9. Михайлов А.С., Староверов Б.А. Проблемы и перспективы использования искусственных нейронных сетей для идентификации и диагностики технических объектов [Электронный ресурс]. URL: http://vestnik.ispu.ru/sites/vest nik.ispu.ru/files/publications/str._64-68.pdf
10. Нейронные сети [Электронный ресурс]. URL: http:// statlab.kubsu.ru/sites/project_bank/nural.pdf
11. Нейронные сети [Электронный ресурс]. URL: http:// www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html
12. Серга Л.К. О подходах к решению задач идентификации нечетких совокупностей // Вестник НГУЭУ. 2013. № 3. С. 83-91.
13. Серга Л.К. Об одном подходе к определению пороговых значений в решении задачи классификации // Вестник НГУЭУ. 2012. № 1. C. 54-60.
14. Серга Л.К., Овечкина Н.И., Шмарихина Е.С., Чемезова Е.Ю., Скрипкина Т.Б., Зайков К.А. Сфера услуг как катализатор развития территорий // Вестник НГУЭУ. 2015. № 1. С. 137-147.
15. Слепнев Е.С. Применение искусственных нейронных сетей для анализа предаварийных ситуаций турбоагрегатов электростанций [Электронный ресурс]. URL: http:// naukovedenie.ru/PDF/46TVN314.pdf
16. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru/
17. Хван М.С. Оценка влияния экологических параметров на уровень устойчивого развития территорий РФ // Тезисы докладов 6-й Международной научно-практической конференции студентов и аспирантов (Москва, 12-15 мая 2015 г.). М.: НИУ «Высшая школа экономики», 2015. С.270.
18. Хван М.С. Статистическая оценка экологической безопасности территорий РФ // Материалы 53-й Международной научной студенческой конференции МНСК-2015: Экономика / Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск, 2015. С. 92-93.
Рецензия
Для цитирования:
Глинский В.В., Серга Л.К., Зайков К.А., Хван М.С. Нечеткие нейронные сети в оценке экологической безопасности. Вопросы статистики. 2015;(12):61-68. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2015-0-12-61-68
For citation:
Glinskiy V.V., Serga L.K., Zaykov K.A., Khvan M.S. Fuzzy neural networks in the assessment of environmental safety. Voprosy statistiki. 2015;(12):61-68. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2015-0-12-61-68
Просмотров:
1045
Послать статью по эл. почте 