Моделирование процесса оценки показателей однородных и неоднородных объектов

Об авторах:

Безруков Андрей Сергеевич, аспирант кафедры программного обеспечения Института математики и компьютерных наук Тюменского государственного университета
Воробьева Марина Сергеевна, кандидат технических наук, доцент кафедры программного обеспечения, Тюменский государственный университет; m.s.vorobeva@utmn.ru

Аннотация:

В работе рассматривается способ представления неоднородных объектов в виде системы сравнимых показателей, позволяющей ранжировать сложно-сравнимые объекты, используя правила предметной области, заданные как в виде зависимостей, так и алгоритмически. Приводится описание предметной области управления спортом, задач по расчету эффективности использования спортивных объектов. Дается характеристика показателям деятельности. Исследована модель системы однородных показателей деятельности, выявлены несоответствия предметным областям, для которых характерны неоднородные объекты. Приведены результаты апробации на реальных данных. Предложена модель неоднородной системы, которая позволяет получить адекватное представление объектов для дальнейшей обработки, анализа, прогнозирования в искусственных нейронных сетях. Результаты работы могут быть использованы при моделировании показателей объектов предметной области, отличающихся по назначению, а также для дальнейшего развития моделей однородных систем.

Список литературы:

1. Безруков А.С., Койнов И.М. Информационная система учета спортивных сооружений и контингента постоянно занимающихся спортом в Тюменской области //Лучшие выпускные квалификационные работы выпускников 2011 года: сб. ст. на основе лучших выпускных квалификационных работ. В 3-х частях. Ч. 1: Естественнонаучное направление. Тюмень: Изд-во ТюмГУ, 2011. С. 59-69.

2. Приказ Росстата от 23.10.2012 N 562 (с изм. от 26.12.2013) «Об утверждении статистического инструментария для организации Минспортом России федерального статистического наблюдения за деятельностью учреждений по физической культуре и спорту».

3. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: Олимп-Бизнес, 2006. 320 с.

4. Недосекин А.О. Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard): плюсы, минусы, проблемы внедрения // Менеджмент XXI. 2004. № 12. С. 35-48.

5. Jensen, M.C. Value Maximization, Stakeholder Theory, and the Corporate Objective Function // European Financial Management Review. № 7. 2001. Pp. 297-317. URL: http:// papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=220671 (дата обращения: 04.03.2014).

6. Нивен П.Р. Диагностика сбалансированной системы показателей. М.: Баланс Бизнес Букс, 2006. 256 с.

7. Щербаков М. В. Специфика применения интеллектуальных моделей анализа данных для повышения энергетической эффективности // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2010. № 11 (71). Сер. Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах. Вып. 9. С. 72–76.

8. Карминская Т.Д., Ковалев В.З., Ципорин П.И. Математическая модель оценки показателей качества деятельности системы однородных объектов / Т.Д. Карминская,

В.З. Ковалев, П.И. Ципорин // Доклады ТУСУРа. 2011. № 2 (24). Часть 2. Декабрь

С. 181-184.

9. Безруков А.С. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования динамики показателей объекта управления на примере спортивных сооружений // Математическое и информационное моделирование: сборник научных трудов. Вып. 13. Тюмень: Изд-во ТюмГУ. 2013. С. 49-54.