Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/91646
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorSinitsyn, E. V.en
dc.contributor.authorTolmachev, A. V.en
dc.contributor.authorBrusyanin, D. A.en
dc.contributor.authorСиницын, Е. В.ru
dc.contributor.authorТолмачев, А. В.ru
dc.contributor.authorБрусянин, Д. А.ru
dc.date.accessioned2020-10-12T09:49:54Z-
dc.date.available2020-10-12T09:49:54Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationСиницын Е. В. Математическое моделирование региональных грузо- и пассажиропотоков / Е. В. Синицын, А. В. Толмачев, Д. А. Брусянин. — DOI 10.17059/2019-4-19. — Текст : электронный // Экономика региона. — 2019. — Том 15, выпуск 4. — С. 1212-1225.ru
dc.identifier.issn2411-1406online
dc.identifier.issn2072-6414print
dc.identifier.otherhttps://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85078618012&doi=10.17059%2f2019-4-19&partnerID=40&md5=9b3db7a1c0551420484f965cd163e85bm
dc.identifier.otherWOS:000503421700019wos
dc.identifier.urihttp://elar.urfu.ru/handle/10995/91646-
dc.description.abstractThe creation and implementation of the strategies for economic and social development in the Russian regions for the period up to 2035 implies an adequate development of transport services affecting all economic sectors and segments of the population. In this regard, we propose a model connecting the characteristics of passenger and cargo flows with the parameters of economic and social development, as well as with the region’s demography. This model allows specifying the congestion of the transport system resulting from the implementation of plans for social and economic development and planned decisions in the sphere of economic activity. For developing the model, we selected parameters describing the economic situation, labour market, demography, living standards and social situation in the analysed subject. These parameters have the highest correlation coefficients with the analysed characteristics of the transport infrastructure. Further, we conducted a step-by-step regression analysis, adding to the already existing variables new ones that gave the greatest increase in the determinacy coefficient R2. The model shows that the main factor determining the amount of passengers transported by public buses is the annual average number of employed persons. The passenger turnover is mostly affected by the population size. The volume of goods transported by trucks is determined by parameters characterising the level of the production development (investments in fixed assets, fixed capital in the economy, and the volume of shipped goods of domestic production). The use of nonlinear models and networks did not significantly reduce the model’s errors. Additionally, we clustered the Russian regions by indicators of socio-economic development and the characteristics of transport infrastructure affecting traffic flows. Then we assessed the efficiency of transport infrastructure’s exploitation in various clusters. This allows the targeted benchmarking, namely the selection of regions mostly appropriate for comparison with the analysed one. © 2019 Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. All rights reserved.en
dc.description.abstractПредложена модель, связывающая характеристики пассажирских и грузовых потоков с параметрами экономического и социального развития и демографической ситуацией в регионе. Проведена кластеризация регионов Российской Федерации по показателям социально-экономического развития и характеристикам транспортной инфраструктуры, влияющим на транспортные потоки. Оценена эффективность использования транспортной инфраструктуры в различных кластерах.ru
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isoruen
dc.publisherInstitute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciencesen
dc.publisherИнститут экономики Уральского отделения РАНru
dc.relation.ispartofЭкономика региона. 2019. Том 15, выпуск 4ru
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.subjectCARGO TURNOVERen
dc.subjectCLUSTERINGen
dc.subjectCORRELATION COEFFICIENTSen
dc.subjectDATA MININGen
dc.subjectDETERMINACY COEFFICIENTSen
dc.subjectHIERARCHICAL STRUCTURE OF CLUSTERSen
dc.subjectK-MEANS METHODen
dc.subjectKOHONEN SELF-ORGANIZING MAPen
dc.subjectMULTIDIMENSIONAL REGRESSIONen
dc.subjectPASSENGER AND CARGO FLOWSen
dc.subjectPASSENGER TURNOVERen
dc.subjectSOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENTen
dc.titleМатематическое моделирование региональных грузо- и пассажиропотоковru
dc.title.alternativeMathematical modelling of regional cargo and passenger flowsen
dc.typeArticleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.identifier.doi10.17059/2019-4-19-
dc.identifier.scopus85078618012-
local.description.firstpage1212-
local.description.lastpage1225-
local.issue4-
local.volume15-
dc.identifier.wos000503421700019-
local.identifier.eid2-s2.0-85078618012-
Располагается в коллекциях:Economy of Regions

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2019_15_4_019.pdf414,2 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.