Штучний інтелект

Анотація: Досліджено загальні закономірності побудови регресійної моделі зсувного процесу, що містить авторегресійну складову, на прикладі Південного берега Криму. Доданий керуючий чинник – завчасне вкладення коштів у протизсувні заходи, побудовано мережу довіри Байєса для прогнозу загальної вартості відновлювальних робіт і таких, що укріплюють схили, а також проведено її навчання.

Ключові слова:

Посилання:

1. Сєлін Ю.М. Системний аналіз екологічно небезпечних процесів різної природи // Системні дослідження та інформаційні технології. – 2007. – № 2. – С. 22-32.
2. Таран В.М. Моделювання зсувних процесів Південного берегу Криму в умовах невизначеності //Нові технології. – 2007. – № 1-2 (15-16). – С. 259-265.
3. Таран В.М. Аналіз впливу кліматичних та фізичних факторів на зсувні процеси Південного берегуКриму // Матеріали ХІ Міжнародної науково-практичної конференції «Інформаційні технології векономіці, менеджменті і бізнесі. Проблеми науки, практики та освіти». – Т. 2. – 2005. – С.140-144.
4. Таран В.М. Використання інтелектуальних систем при прогнозуванні зсувних процесів Південного берега Криму // Искусственный интеллект. – 2006. – № 3. – С. 441-449.
5. Лук’яненко І.Г., Краснікова Л.І. Економетрика: Підручник. – К.: Знання, 1998. – 494 с.
6. Бідюк П.І., Клименко О.М., Шехтер Д.В. Принципи побудови застосування мережі Байєса //Інформаційні технології, системний аналіз та керування. – 2005. – № 5. – С. 14-25.
7. Круцик М.Д. Захист гірських автомобільних доріг від зсувів. – «Коломия», 2003. – 425 с.
8. Терентьев А.Н., Бидюк П.И. Метод вероятностного вывода в байесовских сетях по обучающимданным // Кибернетика и системный анализ. – 2007. – № 3. – С. 93-99.