ivdon3@bk.ru
Зачастую на практике сроки строительства оцениваются с использованием детерминированных методов и характеристик. Такой подход не отражает реальность, связанную с вероятностной природой рисков и приводит к систематическому занижению сроков и, как следствие, стоимости строительства. В работе предлагается для оценки рисков незавершения строительства в установленные сроки использовать марковскую дискретную неоднородную цепь. Состояниям марковского процесса предложено ставить в соответствие стадии строительства объекта. Вероятности переходов системы предлагается оценивать на основе эмпирических данных по ранее реализованным проектам и/или экспертно с учетом рисков, характеризующих условия строительства. Проведена апробация модели. Предлагаемая модель позволяет оценить сроки завершения строительства, риски незавершения строительства в установленные сроки в планируемых условиях реализации строительства.
Ключевые слова: срок строительства, оценка рисков, марковская модель, дискретная цепь Маркова, неоднородный случайный процесс
2.1.7 - Технология и организация строительства , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации
Одной из задач предварительной обработки данных является задача устранения пропусков в данных, т.е. задача импутирования. В работе предложены алгоритмы заполнения пропусков в данных на основе метода статистического имитационного моделирования. Предлагаемые алгоритмы заполнения пропусков включают этапы кластеризации данных по набору признаков, классификации объекта с пропуском, построения функции распределения для признака, имеющего пропуски по каждому кластеру, восстановления пропущенных значений методом обратной функции. Проведены вычислительные эксперименты на основе статистических данных социально-экономических показателей по субъектам РФ за 2022 год. Проведен анализ свойств предлагаемых алгоритмов импутирования в сравнении с известными методами. Показана эффективность предлагаемых алгоритмов.
Ключевые слова: алгоритм импутации, пропуски в данных, статистическое моделирование, метод обратной функции, имитационное моделирование данных
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации