Academic Journal

Реализация алгоритмов построения вероятностных цепочек с использованием технологии .Net

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Реализация алгоритмов построения вероятностных цепочек с использованием технологии .Net
Στοιχεία εκδότη: APNI, 2023.
Έτος έκδοσης: 2023
Θεματικοί όροι: экстраполяция, сложность алгоритмов, 8. Economic growth, динамические системы, вероятностные цепочки
Περιγραφή: The article considers the method of mathematical modeling of the dynamics of changes in socio-economic data – the method of probabilistic chains. Chains with logistic linear-logarithmic growth are considered in detail. In order to implement algorithms for constructing these types of chains, the "PC predictor" program in C# was developed. The article discusses the program in detail, as well as analyzes the complexity of algorithms for building chains with logistic and linear-logarithmic growth in PC predictor. In addition, the developed program has been applied to unemployment data as a percentage of the total population in the CIS countries. It is shown that with the help of "PC predictor" it is possible to make a forecast of the dynamics of changes in the studied data for the considered period of time.
В статье рассмотрен метод математического моделирования динамики изменения социально-экономических данных – метод вероятностных цепочек. Подробно рассмотрены цепочки с логистическим и линейно-логарифмическим ростом. В целях реализации алгоритмов построения данных видов цепочек была разработана программа «PC predictor» на языке C#. В статье подробно рассмотрена программа, а также проведён анализ сложности алгоритмов построения цепочек с логистическим и линейно-логарифмическим ростом в «PC predictor». Кроме того, разработанная программа применена к данным безработицы в процентах от общего числа населения по странам СНГ. Показано, что с помощью «PC predictor» можно выполнять прогноз динамики изменения исследуемых данных на рассматриваемый период времени.
Τύπος εγγράφου: Article
Γλώσσα: Russian
DOI: 10.5281/zenodo.10427887
Rights: CC BY
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.doi...........87c00f75c4f6de51a3189ee7ba9a9765
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE