Source: State University of Management – Официальный сайт Государственного –
Научный коллектив ученых ГУУ под руководством доктора технических наук, профессора Алексея Терентьева разработал уникальные предиктивные модели, предназначенные для интеллектуального анализа данных. Их использование позволяет прогнозировать будущие события при взаимодействии сложных коммерческих и производственных структур с внешней средой. Например, для распределения ресурсов между объектами системы для её эффективного развития.
Особенностью разработанных моделей является способность находить решения, направленные на эффективное развитие многоуровневых систем и независимые от субъективизма, характерного для методов, основанных на экспертных оценках.
Уникальность методики – аналитическое определение весовых коэффициентов и, как следствие, получение более объективного решения – критически важна для систем с противоречивым целеполаганием, к которым относится и транспортно-логистическое производство.
Сегодня модели применяются в исследованиях ученых ГУУ по направлению логистики при разработке системы рейтингового оценивания транспортно-логистических предприятий, что позволило увеличить системную эффективность по сравнению с критериями Лапласа и оценками Фишберна на 16% и 26% соответственно.
«Разработанная в ГУУ методика предиктивного моделирования также легла в основу методики оценки качества обслуживания пассажиров в логистической системе взаимодействия видов транспорта. Это позволяет нам решать задачи определения векторной оценки повышения эффективности системы по значительному составу индикаторов качества транспортного обслуживания населения», — отмечает начальник Управления координации научных исследований ГУУ Максим Плетнёв.
Указанные преимущества позволяют применять разработанные модели не только в логистике, но и в других направлениях научных исследований, в том числе в технологиях машинного обучения и методах нейросетевого моделирования. Это дает возможность исследователям получить максимально точные сценарии и прогнозы состояний исследуемых систем в условиях неопределенности пространства внешней среды.
Обратите внимание; Эта информация является необработанным контентом непосредственно из источника информации. Это точно соответствует тому, что утверждает источник, и не отражает позицию MIL-OSI или ее клиентов.