Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена
Бесплатно
Основная коллекция
Тематика:
Торговля. Коммерция
Издательство:
Науковедение
Год издания: 2014
Кол-во страниц: 16
Дополнительно
Исследуется проблема структуризации рынка торговых центров. В отличие от традиционных экспертных и опросных методов предложены методики сегментации торговых центров на основе количественных характеристик. Определены характеристики торговых центров, оказывающие наибольшее влияние на их популярность и посещаемость. С точки зрения моделирования необходимо решить задачу кластеризации, перспективным инструментом решения которой является нейросетевой алгоритм обучения «без учителя» - самоорганизующиеся карты Кохонена (Self Organizing Maps). С целью получения устойчивости оценок применен байесовский подход к регуляризации нейросетей. В результате моделирования на данных по торговым центрам г. Уфы получены устойчивые оценки, которые позволили сделать выводы и практические рекомендации для принятия решений о дальнейшем развитии данного сектора и повышения прозрачности рынка. Визуальный анализ расположения торговых центров на карте с сегментацией по кластерам позволяет сделать вывод о степени насыщения торговыми центрами районов и микрорайонов города, что, в свою очередь, позволяет контролировать количество строящихся торговых центров в городе, а также принимать обоснованные решения о размещении планируемых торговых центров.
Тематика:
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Выпуск 1, январь – февраль 2014 Опубликовать статью в журнале - http://publ.naukovedenie.ru Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ) Связаться с редакцией: publishing@naukovedenie.ru 1 http://naukovedenie.ru 47EVN114 УДК 330.42+332.76 Полупанов Дмитрий Васильевич ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный университет» Россия, Уфа1 Доцент кафедры «Информационные технологии» Факультета «Математики и информационных технологий» Кандидат технических наук E-Mail: demetrious@mail.ru Хайруллина Наркас Асхатовна ФГБОУ ВПО «Башкирский государственный университет» Россия, Уфа Аспирант кафедры «Математические методы в экономике» E-Mail: Kh.Narkas@gmail.com Интеллектуальное моделирование сегментации торговых центров на основе самоорганизующихся карт Кохонена Аннотация: Исследуется проблема структуризации рынка торговых центров. В отличие от традиционных экспертных и опросных методов предложены методики сегментации торговых центров на основе количественных характеристик. Определены характеристики торговых центров, оказывающие наибольшее влияние на их популярность и посещаемость. С точки зрения моделирования необходимо решить задачу кластеризации, перспективным инструментом решения которой является нейросетевой алгоритм обучения «без учителя» – самоорганизующиеся карты Кохонена (Self Organizing Maps). С целью получения устойчивости оценок применен байесовский подход к регуляризации нейросетей. В результате моделирования на данных по торговым центрам г. Уфы получены устойчивые оценки, которые позволили сделать выводы и практические рекомендации для принятия решений о дальнейшем развитии данного сектора и повышения прозрачности рынка. Визуальный анализ расположения торговых центров на карте с сегментацией по кластерам позволяет сделать вывод о степени насыщения торговыми центрами районов и микрорайонов города, что, в свою очередь, позволяет контролировать количество строящихся торговых центров в городе, а также принимать обоснованные решения о размещении планируемых торговых центров. Ключевые слова: Торговый центр; городское планирование; кластеризация; структуризация; нейросетевое моделирование; самоорганизующиеся карты Кохонена; байесовская регуляризация; интеллектуальное моделирование. Идентификационный номер статьи в журнале 47EVN114 1 450076, Российская Федерация, Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32