Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Чернышова, Галина Юрьевна$<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент).
Применение методов интеллектуального анализа данных для оценки времени простоя оборудования в процессе технического обслуживания и ремонта [Текст] / Г. Ю. Чернышова, Е. Ю. Красильникова // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2017. - № 3. - С. 161-166 : рис. - Библиогр.: с. 166 (7 назв.) . - ISSN 1994-5094

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
Data Mining -- Deep Learning -- интеллектуальный анализ данных -- моделирование -- модель Data Mining -- модель Deep Learning -- оценка времени простоя оборудования -- ремонт оборудования -- техническое обслуживание
Аннотация: Прогнозирование времени ремонта и технического обслуживания оборудования позволяет более рационально использовать ресурсы предприятия. В статье рассматривается построение модели оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия, занимающегося производством минеральных удобрений. Выбор модели осуществляется путем сравнения традиционных моделей Data Mining и современных методов Deep Learning. Построение модели выполнено в среде RapidMiner Studio. В процессе построения модели осуществлен выбор факторов, влияющих на продолжительность технического обслуживания и ремонта, сформирована обучающая выборка, выполнена предобработка данных, настройка многопараметрических методов. Реализована модель Deep Learning для оценки времени простоя оборудования для промышленного предприятия. Разработанная методика прогнозирования времени простоя оборудования позволит более эффективно организовать процесс технического обслуживания и ремонта.

Доп.точки доступа:
Красильникова, Екатерина Юрьевна (магистрант)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Соколова, Татьяна Николаевна (кандидат экономических наук; доцент).
Анализ взаимосвязей между изменениями цен на рынке криптовалют [Текст] / Т. Н. Соколова, Г. Ю. Чернышова, И. А. Петрунин // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2018. - № 3. - С. 38-44 : табл. - Библиогр.: с. 44 (9 назв.) . - ISSN 1994-5094

УДК

^a339.7

ББК 65.268
Рубрики: Экономика
Международные финансовые отношения
Кл.слова (ненормированные):
альткоины -- взаимная информация -- виртуальные валюты -- криптовалюты -- рынок криптовалют -- цифровая экономика
Аннотация: Виртуальные валюты – новый феномен на мировых финансовых рынках. Представляя собой альтернативные деньги и возможности для инвестиций, они функционируют за пределами централизованных финансовых учреждений. Цены на виртуальные валюты развиваются значительно более неустойчиво и колеблются намного шире, чем цены стандартных валют. Цель настоящей статьи – выявление взаимозависимостей между ценами на виртуальную валюту. Анализ взаимосвязей между различными криптовалютами осуществлен с помощью энтропийного подхода, реализованного с помощью понятия взаимной информации. Вычисление взаимной информации для криптовалютных пар позволяет выявить нелинейные зависимости. Для сформированного массива данных, содержащего сведения по 16 основным криптовалютам, вычислена матрица взаимной информации, сформированы пары альткоинов, наиболее связанных между собой. Сделаны выводы, что связь между ценовыми колебаниями виртуальных валют позволит повысить эффективность принимаемых решений при формировании инвестиционного портфеля.

Доп.точки доступа:
Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент); Петрунин, Илья Александрович (студент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент).
Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования финансовых временных рядов [Текст] / Г. Ю. Чернышова, Е. А. Самаркина // Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер.: Экономика. Управление. Право. - 2019. - Вып. 2. - С. 181-188 : рис., табл. - Библиогр.: с. 187 (7 назв.). - Рез. на англ. в конце ст.

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
ансамбли моделей -- интеллектуальный анализ данных -- прогнозирование -- финансовые временные ряды
Аннотация: Совершенствование алгоритмов интеллектуального анализа данных позволяет решать задачи прогнозной аналитики более эффективными способами. Ансамбли моделей – одно из активно развивающихся направлений, особенно в тех задачах, где прогностическая точность более важная, чем интерпретируемость модели.

Доп.точки доступа:
Самаркина, Екатерина Александровна (студентка)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Чернышова, Галина Юрьевна (кандидат экономических наук; доцент).
Моделирование динамики рисков региональной конкурентоспособности [Текст] / Г. Ю. Чернышова, И. В. Вешнева, Г. Е. Роках // Известия Саратовского университета. Новая серия. Сер.: Экономика. Управление. Право. - 2022. - Вып. 1. - С. 42-52 : табл. - Библиогр.: с. 50-51 (17 назв.). - Рез. на англ. в конце ст.

УДК

^a330.4

ББК 65в631
Рубрики: Экономика
Математическая экономика. Эконометрика
Кл.слова (ненормированные):
Колмогорова - Чепмена уравнение -- динамика рисков -- кластеризация -- региональная конкурентоспособность -- риски -- российские регионы -- уравнения Колмогорова - Чепмена
Аннотация: Для определения стратегических направлений регионального развития в целях повышения конкурентоспособности необходимо основываться на системном анализе факторов и рисков, использовать современный инструментарий математического моделирования. Для построения динамических моделей оценки рисков конкурентоспособности применен подход на основе систем дифференциальных уравнений Колмогорова – Чепмена для марковских процессов. В исследовании рассматривается методика применения логико-вероятностного подхода к оценке рисков региональной конкурентоспособности. Для сравнительной оценки рисков конкурентоспособности на этапе предварительной обработки данных применен кластерный анализ с помощью модифицированного метода k-means. На основе иерархической системы рисков региональной конкурентоспособности сформирована система уравнений Колмогорова - Чепмена. Динамическая оценка рисков конкурентоспособности осуществлена для трех базовых сценариев. Для выделенного кластера из 33 регионов, соответствующих высокому уровню социально-экономического развития, получены предикативные оценки вероятностей критических событий, связанных с рисками конкурентоспособности, на примере отдельного сечения. Для оптимистического, пессимистического и реалистического сценариев получены численные оценки рисков конкурентоспособности для различных сочетаний критических событий, что позволило ранжировать регионы в соответствии с риском снижения конкурентоспособности в среднесрочном периоде.

Доп.точки доступа:
Вешнева, Ирина Владимировна (доктор технических наук; профессор); Роках, Глеб Евгеньевич (студент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)