Предлагается модель подбора потенциально интересных мероприятий для человека, в соответствии с его запросами и пожеланиями, для достижения цели повышения эффективности информирования населения о культурно-массовых мероприятиях города, и, как следствие, повышения культурного уровня общества, Описывается реализация модели в виде программного продукта, который, с помощью интеллектуальных алгоритмов подбора данных, позволяет упростить процесс поиска как потенциальных интересных для человека культурно-массовых мероприятий, так и новых участников для их организаторов. Описываются критерии подбора интересующего мероприятия и процесс их выбора в соответствии со степенью важности для пользователя. Приводятся формулы расчета итоговых коэффициентов, служащих числовой характеристикой оптимальности мероприятия для конкретного пользователя. Приводится пример реализации предлагаемого алгоритма.

Ключевые слова: интеллектуальный поиск, критерии подбора, культурный уровень, подбор мероприятий, прогнозирование

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

Проведена оценка модели перемещения пассажиропотока для выявления скрытых закономерностей в процессах формирования пассажиропотока с применением стандартных электронных вычислительных машин с программным обеспечением общего назначения. Проведено несколько сеансов моделирования перемещений пассажиров между остановками городского пассажирского общественного транспорта, принадлежащими разным уровням привлекательности остановок для пассажиров. Рассмотрены особенности квазидетерминированного перемещения пассажиров между остановками городского пассажирского транспорта, не включенными в список остановок массового привлечения пассажиропотока, и точками массового привлечения пассажиров. Приведены примеры типичных закономерностей в выборе остановок назначения и в часовом потоке пассажиров от остановок отправления. Проведено сравнение количества ежедневных посещений остановок массового привлечения пассажиропотока, полученных при обработке результатов моделирования с исходными статистическими данными.

Ключевые слова: пассажирский транспорт, модели пассажиропотока, паттерны поведения пассажиров, моделирование

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

Предложена модель перемещения пассажиропотока, пригодная для выявления скрытых закономерностей в процессах формирования пассажиропотока. Выполнено разделение пассажиропотока на четыре составляющие, для которых разработаны отдельные подмодели пассажиропотока: квазидетерминированный пассажиропоток от остановок отправления до точек массового притяжения пассажиров; стохастический почасовой пассажиропоток от каждой остановки прибытия до различных районов города; стохастический поток, моделирующий распределение пассажиров между конечными остановками в соответствии со степенью популярности остановок; хаотичное распределение пассажиропотока между остановками с малым числом ежедневных посещений. Приведена оценка результатов вычислений подмодели квазидетерминированного пассажиропотока от остановок отправления до точек массового привлечения пассажиров.

Ключевые слова: пассажирский транспорт, модели пассажиропотока, паттерны поведения пассажиров, моделирование

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

В статье изложены результаты экспериментов по исследованию возможности применения алгоритмов машинного зрения для идентификации лесоматериала, в частности кругляка, на основе распознавания изображения годовых колец, принятых в качестве естественного маркера. Распознавание изображений осуществляется с применением алгоритмов дактилоскопической идентификации. Приведены результаты тестирования нескольких алгоритмов дактилоскопической идентификации. Произведен анализ эффективности предлагаемого метода и его пригодности для решения подобных задач.

Ключевые слова: годовые кольца, отпечатки пальцев, распознавание, идентификация, обработка изображений, распознавание образов, оперативный учет, эффективность

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

В статье изложены результаты экспериментов по исследованию возможностей краткосрочного прогнозирования финансовых временных рядов с помощью алгоритмов прогнозирования разного типа. Приведены результаты тестирования метода ARIMA и алгоритма с использованием LSTM-сети на наборе данных, описывающем стоимость доллара США относительно российского рубля в течение одного дня, для прогнозирования будущего значения исследуемого показателя. Произведена оценка точности прогнозирования каждого из методов и их пригодность для решения подобных задач.

Ключевые слова: прогнозирование, временные ряды, нейросети, финансы, регрессионные алгоритмы, анализ данных, рекуррентные нейронные сети, python, numpy, pandas, keras

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Рассматривается использование системы управления отопительно-вентиляционных установок в защищённом грунте, равномерное распределение тепла и влажности в зоне биологических объектов, использование усовершенствованной системы управления режимами микроклимата в защищенном грунте на базе программируемых интеллектуальных реле

Ключевые слова: потребление электроэнергии, температурно-влажностный режим, микроклимат