Please use this identifier to cite or link to this item: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/59847
Title: Разработка информационной системы для анализа и моделирования социального и экономического развития региона
Authors: Романчуков, Сергей Викторович
metadata.dc.contributor.advisor: Берестнева, Ольга Григорьевна
Keywords: ИНС; оптимизация ИНС; ETL-процессы; социальное благополучие; моделирование; ANN; ANN optimization; ETL process; social wellbeing; modelling
Issue Date: 2020
Citation: Романчуков С. В. Разработка информационной системы для анализа и моделирования социального и экономического развития региона : научный доклад / С. В. Романчуков ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Управление магистратуры, аспирантуры и докторантуры (УМАД), Отдел аспирантуры и докторантуры (ОАиД) ; науч. рук. О. Г. Берестнева. — Томск, 2020.
Abstract: Работа посвящена построению информационной системы для моделирования социально-экономического развития региона. Исследование соответствует одному из Направлений перечисленных в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации, и обращается к междисциплинарному подходу, основанному на активном применении информационных и сетевых технологий, методик вычислительного эксперимента. В работе описаны: - Процесс поиска и отбора источников статистических данных; - Построение ETL-процесса по непрерывной автоматизированной доставке данных в основное хранилище данных; - Построение модели предметной области с использованием облачных решений и нейросетевых технологий. - Автоматизация подбора и оптимизации параметров нейронной сети.
The paper is devoted to the information system design for modeling the regional socio-economic development. The study corresponds to one of the areas listed in the Strategy for Scientific and Technological Development of the Russian Federation, and turns to an interdisciplinary approach based on the active use of information and network technologies, methods of computational experiment. The paper describes: - The process of searching and selecting sources of statistical data; - Building an ETL process for continuous automated data delivery to the main data warehouse; - Building a domain model using cloud solutions and neural network technologies. - ANN parameters auto-optimisation.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/59847
Appears in Collections:Научные доклады

Files in This Item:
File SizeFormat 
TPU909944.pdf99,2 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.