Шишов Владимир Фёдорович
Город: Пенза
Статьи автора
Шишов В. Ф., Асанина Д. А. Прогнозирование количества городских пожаров в регионе // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2014. – Т. 20. – С. 3256–3260. – URL: http://e-koncept.ru/2014/54915.htm
В. Ф. Шишов
Статья посвящена анализу показателей, характеризующих обстановку с городскими пожарами в Пензенской области. Авторы предлагают несколько видов математических моделей для описания приведенных процессов и построения прогнозных показателей на следующий год.
Шишов В. Ф., Фёдорова А. Г. Прогнозирование оптимального количества жилья для лиц, пострадавших от пожаров // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2014. – Т. 20. – С. 3161–3165. – URL: http://e-koncept.ru/2014/54896.htm
В статье рассматривается методика применения стохастической модели управления запасами для определения оптимального количества жилья для лиц, пострадавших от пожаров. В качестве исходных данных использована информация о количестве уничтоженного жилья в районах города Пензы и муниципальных образованиях Пензенской области. После анализа этих данных с помощью стохастической модели управления запасами было определено оптимальное количество жилья, которое должно находиться в резерве у муниципалитета, для предоставления лицам, пострадавшим от пожаров. Также были определены предельные размеры штрафа (потерь) в случае отсутствия жилищного резерва.
Ключевые слова:
прогнозирование, чрезвычайные ситуации, пожар, стохастическая модель управления, запасы
Киндаев А. Ю., Шишов В. Ф. Прогнозирование показателей городских пожаров с помощью искусственных нейронных сетей (на примере Пензенской области) // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2014. – Т. 20. – С. 2816–2820. – URL: http://e-koncept.ru/2014/54827.htm
Актуальность статьи обусловлена необходимостью рассмотрения альтернативных методов прогнозирования при работе с показателями, которые имеют большую изменчивость в рассматриваемом периоде. В качестве одного из таких способов исследования данных рассматривается применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования основных показателей городских пожаров на примере Пензенской области.
