ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ

АНАЛИЗ СКОРОСТИ РАБОТЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ ПРИ РАБОТЕ С НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

В. И. Жигулин, К. А. Шумилов, В. А. Алфимов

Жигулин Вячеслав Игоревич, аспирант, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация;
Шумилов Константин Августович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация;
Алфимов Валентин Андреевич, аспирант, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация.

В данной исследовательской работе представлены результаты анализа скорости обучения тестовой модели искусственной нейронной сети, разработанной на высокоуровневом языке программирования Python. В качестве инструментов для реализации нейронных сетей была выбрана библиотека TensorFlow, известная своей гибкостью и возможностью создания как нейронных сетей, так и глубоких нейронных сетей. Для удобства разработки и экспериментирования с моделями использовался высокоуровневый API – Keras. В ходе исследования было проведено обучение модели как на стационарных ЭВМ, так и с использованием облачных сред обучения. Это позволило сравнить скорость обучения на различных вычислительных ресурсах и оценить их влияние на процесс обучения нейронной сети. На основе полученных результатов сформулированы предложения для специалистов, занимающихся обучением искусственных нейронных сетей.

Ключевые слова:: сверточная нейронная сеть, Python, TensorFlow, алгоритм, Keras, ЭВМ.

SPEED ANALYSIS AND RECOMMENDATIONS FOR WORKING WITH NEURAL NETWORKS

V. I. Zhigulin, K. A. Shumilov, V. A. Alfimov

Zhigulin Vyacheslav Igorevich, graduate student, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, St. Petersburg, Russian Federation;
Shumilov Konstantin Avgustovich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Technologies, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, St. Petersburg, Russian Federation;
Alfimov Valentin Andreevich, graduate student, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, St. Petersburg, Russian Federation.

This research paper presents the results of the analysis of the learning rate of a test model of an artificial neural network developed in the high-level programming language Python. The TensorFlow library, known for its flexibility and the ability to create both neural networks and deep neural networks, was chosen as the tools for implementing neural networks. For the convenience of developing and experimenting with models, a high-level API, Keras, was used. During the study, the model was trained both on stationary computers and using cloud learning environments. This made it possible to compare the learning rate on various computing resources and
evaluate their impact on the learning process of the neural network. Based on the results obtained, proposals for specialists involved in training artificial neural networks are formulated.

Keywords: Convolutional Neural Network, Python, TensorFlow, algorithm, Keras, ECM.

Полный текст статьи

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗДАНИЙ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ КУЛЬТУРНОГО НАСЛЕДИЯ

Н. И. Ермолин, О. А. Ермолина, А. П. Оксенюк

Ермолин Николай Игоревич, доцент ВАК, доцент кафедры дизайна и реставрации, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (961) 055-28-95; e-mail: ermol_lin@inbox.ru;
Ермолина Ольга Александровна, доцент кафедры дизайна и реставрации, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 560-08-78; e-mail: olga_arch@inbox.ru;
Оксенюк Анастасия Петровна, магистр, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, тел.: + 7 (928) 603-96-49; e-mail: sumin59620@gmail.com

В статье рассмотрены основные проблемы, связанные с информационным моделированием зданий (BIM, Building Information Modeling). Информационное моделирование зданий ─ это новый технологический процесс, который активно распространяется последнее время в области проектирования и строительства. BIM позволяет создавать виртуальные модели зданий, которые могут быть связаны с различными видами информации. Приведено описание использования информационного моделирования зданий (BIM) в строительной сфере. Растущее число исследований демонстрирует потенциал информационного моделирования зданий наследия (HBIM) для совместного управления объектами культурного наследия (ОКН). Развитие веб-платформ HBIM иллюстрирует ценность укрепления связи между цифровой моделью и физической областью объектов наследия. Сформирован вывод о возможностях собирать и хранить информацию о зданиях в базе данных.

Ключевые слова: объект культурного наследия, BIM, HBIM, цифровая модель, реставрация, архитектура, строительство, здание.

USE OF BUILDING INFORMATION MODELING TECHNOLOGY FOR CULTURAL HERITAGE OBJECTS

N. I. Yermolin, O. A. Yermolina, A. P. Oksenyuk

Yermolin Nikolai Igorevich, Associate Professor of the Higher Attestation Commission, Associate Professor of the Department of Design and Restoration, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federationn Federation, phone: + 7 (961) 055-28-95; e-mail: ermol_lin@inbox.ru;
Yermolina Olga Aleksandrovna, Associate Professor of the Department of Design and Restoration, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federationn Federation, phone: + 7 (927) 560-08-78; e-mail: olga_arch@inbox.ru;
Oksenyuk Anastasiya Petrovna, student, St. Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, St. Petersburg, Russian Federationn Federation, phone: + 7 (928) 603-96-49; e-mail: sumin59620@gmail.com

The main problems associated with building information modeling (BIM, Building Information Modeling) are considered. Building Information Modeling is a new technological process that has been actively spreading in recent years in the field of design and construction. BIM allows you to create virtual models of buildings that can be associated with various types of information. The description of the use of building information modeling (BIM) in the construction industry is given. A growing body of research demonstrates the potential of heritage building information modeling (HBIM) for the collaborative management of cultural heritage sites (CHOs). The development of HBIM web platforms illustrates the value of strengthening the link between the digital model and the physical domain of heritage sites. A conclusion was made about the possibilities to collect and store information about buildings in the database.

Keywords: cultural heritage site, BIM, HBIM, digital model, restoration, architecture, construction, building.

Полный текст статьи

УВЕЛИЧЕНИЕ ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ БЕСПРОВОДНОЙ СЕНСОРНОЙ СЕТИ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА

Н. С. Мальцева, Р. Р. Ажмуратова, Д. С. Бондаренко

Мальцева Наталия Сергеевна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры «Связь», Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (905) 360-64-08; email: maltsevans@mail.ru;
Ажмуратова Радмила Радиковна, аспирант, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (937) 123-54-04; email: radmilochka97_97@mail.ru;
Бондаренко Дарья Сергеевна, ассистент кафедры «Связь», Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (988) 088-26-93; email: d.s.bondar03@yandex.ruя

В статье рассмотрен алгоритм, позволяющей увеличить время жизни беспроводных сенсорных сетей. В настоящее время актуальной является задача мониторинга экологического состояния природоохранных территорий. Применение беспроводных сенсорных сетей для решения задач экологического мониторинга позволит оперативно реагировать на изменения экологической ситуации и минимизировать потери в случае возникновения неблагоприятных воздействий. Для беспроводных сенсорных сетей остро стоит вопрос энергопотребления. Для повсеместного внедрения данного вида сетей необходимо увеличить время жизни беспроводных узлов. Предлагаемый алгоритм позволяет уменьшить потребление энергоресурсов узлов для увеличения времени жизни беспроводных сенсорных сетей. В предлагаемом алгоритме кластеризация осуществляется с использованием соответствующего распределения роли датчиков в каждом кластере. Число членов в каждом кластере становится практически равным, поэтому равное время расходуется на сбор измеренных данных в головных кластерах, а также используется энергия головных кластеров соответственно во всех кластерах. Как следствие, достигается равновесие нагрузки и энергии на каждый кластер, а также по всей сети. Результаты моделирования показывают, что предлагаемый алгоритм более эффективен, чем известный алгоритм LEACH в данного вида сетях независимо от того, является ли среда однородной или неоднородной и является ли базовая станция статической или динамической.

Ключевые слова: беспроводная сенсорная сеть, датчик, алгоритм, кластеризация, сенсор, головной узел, энергозатраты, мониторинг.

EXTENDING THE SERVICE LIFE OF A WIRELESS SENSOR NETWORK ENVIRONMENTAL MONITORING

N. S. Maltseva, R. R. Azhmuratova, D. S. Bondarenko

Maltseva Nataliya Sergeyevna, Ph. D., Associate Professor, Associate Professor of the Department of Communications, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (905)360-64-08; email: maltsevans@mail.ru;
Azhmuratova Radmila Radikovna, postgraduate student of Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (937) 123-54-04; email: radmilochka97_97@mail.ru;
Bondarenko Daria Sergeevna, assistant of the Department of Communications of Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (988) 088-26-93; email: d.s.bondar03@yandex.ru

The article considers the possibility of developing an algorithm that allows to increase the lifetime of sensors in wireless sensor networks (BSS). Currently, the task of monitoring the ecological state of nature-protected areas is urgent. The use of BSS for solving environmental monitoring tasks will allow you to quickly respond to changes in the environmental situation and minimize losses in case of adverse situations. For wireless sensor networks, there is an acute issue of power consumption. For the widespread introduction of the FSU, it is necessary to increase the lifetime of the wireless nodes. The proposed algorithm allows to reduce the energy consumption of nodes to increase the lifetime of wireless sensor networks. The clustering algorithm is implemented using the appropriate sensor distributions in each cluster. The number of members in each cluster becomes almost the same, so equal time is spent on collecting measured data in the head clusters, which are also used in all clusters. As a consequence, the load and energy will be on each cluster. The LEACH algorithm for a wireless sensor network, regardless of whether the medium is homogeneous or heterogeneous and is a static or dynamic base station.

Keywords: wireless sensor network, sensor, algorithm, clustering, sensor, head node, energy consumption, monitoring.

Полный текст статьи

РАЗРАБОТКА И ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ РЕАЛИЗАЦИИ КОМПОНЕНТОВ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Т. И. Гайрабекова, Т. В. Шуршев

Гайрабекова Тамара Израиловна, кандидат технических наук, заведующая кафедрой прикладной математики и компьютерных технологий, Чеченский государственный университет им. А. А. Кадырова, г. Грозный, Российская Федерация, тел.: + 7 (928) 894-04-59; e-mail: Sti_ing@mail.ru;
Шуршев Тимофей Валерьевич, студент, Национальный исследовательский университет ИТМО, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация; e-mail: t.shurshev2002@gmail.com

В статье представлен анализ мониторинга сельскохозяйственных объектов. Выделены функции информационной системы управления сельскохозяйственным производством. Показано, что совершенствование системы управления агропромышленными комплексами на региональном уровне является одной из ключевых задач российской региональной информатизации. Предложено произвести первичную настройку информационной системы и ее опытную эксплуатацию, а в дальнейшем масштабировать ее до уровня системы поддержки принятия решений. Разработаны требования к системе организации и системе сбора данных. Сформирована структурная схема системы информационно-аналитического обеспечения. Предложено разделить на две группы пользователей предлагаемой системы, пополняющих базу данных новой информацией. Разработана последовательность проектирования
компонентов системы информационно-аналитического обеспечения.

Ключевые слова: информационная система информационно-аналитического обеспечения, поддержка принятия решений, аналитико-синтетический метод, информация, функции информационной системы управления.

DEVELOPMENT AND SEQUENCE OF IMPLEMENTATION OF COMPONENTS OF THE INFORMATION AND ANALYTICAL SUPPORT SYSTEM

T. I. Gayrabekova, T. V. Shurshev

Gayrabekova Tamara Israilovna, Candidate of Technical Sciences, Head of the Department of Applied Mathematics and Computer Technologies, Kadyrov Chechen State University, Grozny, Russian Federation, phone.: + 7 (928) 894-04-59; e-mail: Sti_ing@mail.ru;
Shurshev Timofey Valeryevich, student, ITMO University, St. Petersburg, Russian Federation; e-mail: t.shurshev2002@gmail.com

An analysis of monitoring of agricultural facilities is presented. The functions of the agricultural production management information system are highlighted. It is shown that improving the management system of agro-industrial complexes at the regional level is one of the key tasks of Russian Federation regional informatization. It is proposed to carry out the initial setup of the information system and its trial operation, and subsequently scale it to the level of a decision support system. Requirements for the organization system and data collection system have been developed. A block diagram of the information and analytical support system has been
formed. It is proposed to divide the users of the proposed system into two groups, replenishing the database with new information. A sequence for designing components of an information and analytical support system has been developed.

Keywords: information system for information and analytical support, decision support, analytical-synthetic method, information, functions of the management information system.

Полный текст статьи

ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ПРИ ПОСТРОЕНИИ ПОРТРЕТА ПОТРЕБИТЕЛЯ ТОРГОВОГО ЦЕНТРА

Я. А. Овчинников

Овчинников Ярослав Алексеевич, аспирант, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, г. Пермь, Российская Федерация, тел.: + 7 (999)125-88-85; e-mail: yaroslove.ovch@gmail.com

Рассматривается возможность использования регрессионного анализа в маркетинговых задачах, а именно – для построения портрета потребителя торгового центра. Автором были проанализированы данные, полученные зарубежными учеными, которые уже применяли данный метод в своих исследованиях. Была изучена методика проведения анализа в целом, а также интерпретирована под определение потребительских предпочтений. В основной части статьи дается подробное описание каждого шага исследования с рекомендациями по его проведению. В заключении автор оценивает эффективность использования предложенного инструмента для построения портрета потребителя торгового центра. В целом, данная статья представляет собой полное исследование применения регрессионного анализа в маркетинге и может быть полезна для специалистов в данной области.

Ключевые слова: : регрессионный анализ, портрет потребителя торгового центра, методика анализа, метод статического анализа, маркетинговая задача

THE USE OF REGRESSION ALANYSIS IN CONSTRUCTING A PORTRAIT OF A SHOPPING CENTER CONSUMER

Ya. A. Ovchinnikov

Ovchinnikov Yaroslav Alekseyevich, graduate student, Perm National Research Polytechnic University, Perm, Russian Federation, phone: + 7 (999) 125-88-85; e-mail: yaroslove.ovch@gmail.com

This article discusses the possibility of using regression analysis in marketing tasks, namely, to build a portrait of a shopping center consumer. The author analyzed the data obtained by foreign scientists who have already used this method in their research. The methodology of the analysis as a whole was studied, and also interpreted to determine consumer preferences. The main part of the article provides a detailed description of each step of the study with recommendations for its implementation. In conclusion, the author evaluates the effectiveness of using the proposed tool to build a portrait of a shopping center consumer. In general, this article is a complete study of the use of regression analysis in marketing and may be useful for specialists in this field.

Keywords: regression analysis, shopping center consumer portrait, analysis methodology, statistical analysis method, marketing task.

Полный текст статьи

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ БЛОКЧЕЙН ДЛЯ УЧЕТА И РЕГИСТРАЦИИ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ

С. В. Мещеряков, В. Ф. Шуршев

Мещеряков Сергей Валерьевич, аспирант, Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: serg-93@list.ru;
Шуршев Валерий Федорович, доктор технических наук, профессор кафедры «Прикладная информатика», Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация; e-mail: v.shurshev@mail.ru

Представлено исследование потенциала применения технологий блокчейн в сфере учета и регистрации земельных участков. Показано, что блокчейн предлагает надежный и прозрачный способ записи и хранения информации, который может значительно повысить эффективность процессов анализа, сбора статистики, учета и регистрации земельных участков. Описываются основные принципы работы блокчейн технологий, его достоинства и недостатки, а также приводятся примеры успешного внедрения технологии блокчейн в кадастровые системы различных стран. Дополнительно обсуждаются вопросы безопасности и конфиденциальности данных при использовании блокчейн в сфере учета земель. Данная работа имеет практическую значимость для специалистов в области земельного кадастра и может служить основой для дальнейших исследований в данной области.

Ключевые слова: кадастровый учет, управление информацией, блокчейн, децентрализация, хранение данных, аналитика, статистика.

APPLICATION OF BLOCKCHAIN TECHNOLOGIES FOR ACCOUNTING AND REGISTRATION OF LAND PLOTS

S. V. Meshcheryakov, V. F. Shurshev

Meshcheryakov Sergey Valeryevich, postgraduate student, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: serg-93@list.ru;
Shurshev Valeriy Fedorovich, Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Applied Informatics, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: v.shurshev@mail.ru

This article explores the potential of using blockchain technologies for accounting and registration of land plots. Blockchain offers a reliable and transparent way to record and store information, which can significantly increase the efficiency of land accounting and registration processes. The article describes the basic principles of the blockchain, its advantages and limitations, and also provides examples of the successful implementation of the technology in the cadastral systems of various countries. Additionally, issues of data security and confidentiality when using blockchain in the field of land accounting are discussed.

Keywords: cadastral registration, information management, blockchain, decentralization, data storage, analytics, statistics.

Полный текст статьи

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ВЫБОРУ ТЕХНОЛОГИЙ ОЧИСТКИ ПОВЕРХНОСТНЫХ ПРИРОДНЫХ ВОД

Г. Б. Абуова, М. И. Шикульский, О. М. Шикульская

Абуова Галина Бекмуратовна, кандидат технических наук, доцент кафедры пожарной безопасности и водопользования, декан факультета инженерных систем и пожарной безопасности, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Россииская Федерация; e-mail: isipb@aucu.ru;
Шикульский Михаил Игоревич, кандидат технических наук, доцент кафедры «Прикладная информатика», Астраханский государственный технический университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: +7 (917) 171-31-09; e-mail: Shikul_m@mail.ru;
Шикульская Ольга Михайловна, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой пожарной безопасности и водопользования, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, тел.: + 7 (927) 559-14-74; e-mail: shikul@mail.ru

В работе представлены проблемы проектирования систем водоочистки. В условиях не снижающихся антропогенных нагрузок на водоисточники, недостаточного финансирования на ввод в эксплуатацию новых мощностей водопроводов, повышения требований к качеству питьевой воды особую актуальность приобретает проблема выбора методов обработки воды при проектировании новых и реконструкции существующих станций подготовки воды. Показано, что выбор методов обработки в таких условиях является доминирующим при проектировании новых и реконструкции существующих станций подготовки воды. В качестве инструмента объективной оценки возможностей тех или иных технологических схем очистки воды сотрудниками Комплексного научно-исследовательского и конструкторско-технологического института водоснабжения, канализации, гидротехнических сооружений и инженерной гидрогеологии г. Москва. На его основе разработана система поддержки принятия решений по выбору технологий очистки поверхностных природных вод, представленная в работе схемой базы данных и рядом интерфейсов. Использование разработанной позволяет повысить эффективность проектирования новых и реконструкции существующих станций подготовки воды.

Ключевые слова: поверхностные природные воды, технология очистки, метод очистки, классификатор, система поддержки принятия решений.

DEVELOPMENT OF A DECISION SUPPORT SYSTEM BY SELECTION OF TECHNOLOGIES FOR PURIFICATION OF SURFACE NATURAL WATER

G. B. Abuova, M. I. Shikulsky, O. M. Shikulskaya

>Abuova Galina Bekmuratovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Fire Safety and Water Use, Dean of the Faculty of Engineering Systems and Fire Safety, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation; e-mail: isipb@aucu.ru;
Shikulskiy Mikhail Igorevich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Applied Informatics, Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation, phone: +7 (917) 171-31-09; e-mail: Shikul_m@mail.ru;
Shikulskaya Olga Mikhaylovna, Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Department of Fire Safety and Water Use, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation, phone: + 7 (927) 559-14-74; e-mail: shikul@mail.ru

The work presents the problems of designing water treatment systems. In the context of non-decreasing anthropogenic loads on water sources, insufficient funding for the commissioning of new water supply capacities, increasing requirements for the quality of drinking water, the problem of choosing water treatment methods in the design of new and reconstruction of existing water treatment plants is of particular relevance. It has been shown that the choice of treatment methods under such conditions is dominant in the design of new and reconstruction of existing water treatment plants. As a tool for an objective assessment of the possibilities of certain technological schemes for water treatment by employees of the Integrated Research and Design Technological Institute of Water Supply, Sewerage, Hydraulic Structures and Engineering Hydrogeology in Moscow. Based on it, a system for supporting decision-making on the selection of technologies for the treatment of surface natural waters was developed, presented in the work by a database diagram and a number of interfaces. The use of the developed makes it possible to increase the efficiency
of designing new and reconstructing existing water treatment plants.

Keywords: surface natural waters, purification technology, purification method, classifier, decision support system.

Полный текст статьи

ОБЛАЧНЫЕ РЕШЕНИЯ В ФОРМИРОВАНИИ У СТУДЕНТОВ СТРОИТЕЛЬНЫХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ ЦИФРОВЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ ПРОЕКТАМИ

С. В. Окладникова

Окладникова Светлана Владимировна, кандидат технических наук, доцент кафедры систем автоматизированного проектирования и моделирования, Астраханский государственный архитектурно-строительный университет, г. Астрахань, Российская Федерация, e-mail: okladnikova.s.v@yu.ru

Цифровая трансформация строительной отрасли актуализирует проблему подготовки квалифицированных кадров, владеющих цифровыми компетенциями. Их применение позволит будущим специалистам использовать современные информационные технологии для решения профессиональных задач. Цифровая профессиональная грамотность специалистов в области
строительства предполагает эффективное использование стандартных, прикладных и специализированных программных продуктов. В настоящее время в строительной сфере активно внедряются и используются различные облачные сервисы. Основное их достоинство – доступность информационных ресурсов, которая позволяет оперативно получать к ним доступ, своевременно принимать актуальные решения по управлению строительными объектами и процессами. В статье на примере использования онлайн-сервиса YouGile рассмотрен опыт формирования у будущих специалистов строительной индустрии навыков владения облачными технологиями, связанных с управлением проектами.

Ключевые слова: облачные технологии, цифровые компетенции, управление проектами, проектный подход, YouGile, онлайн-сервис, строительный объект, Agile.

CLOUD SOLUTIONS IN FORMING DIGITAL COMPETENCIES IN PROJECT MANAGEMENT IN CONSTRUCTION STUDENTS

S. V. Okladnikova

>Okladnikova Svetlana Vladimirovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Computer-Aided Design and Modeling Systems, Astrakhan State University of Architecture and Civil Engineering, Astrakhan, Russian Federation, e-mail: okladnikova.s.v@yu.ru

The digital transformation of the construction industry actualizes the problem of training qualified personnel with digital competencies. Their application will allow future specialists to use modern information technologies to solve professional problems. Digital professional literacy of specialists in the field of construction involves the effective use of standard, applied and specialized software products. Currently, various cloud services are being actively implemented and used in the construction sector. Their main advantage is the availability of information resources, which allows you to quickly access them, make timely relevant decisions on the management of construction facilities and processes. Using the example of using the YouGile online service, the article examines the experience of developing cloud
technology skills related to project management among future specialists in the construction industry.

Keywords: cloud technologies, digital competencies, project management, project approach, YouGile, online service, construction facility, Agile

Полный текст статьи

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ В РАБОЧЕЙ СРЕДЕ С ПОМОЩЬЮ DYNAMO REVIT

С. П. Заторский, К. А. Шумилов

Заторский Савелий Павлович, аспирант, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, тел.: + 7 (999) 138-90-26; e-mail: zatorskiy_saveliy@mail.ru
Шумилов Константин Августович, кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация, тел.: + 7 (931) 224-89-50; e-mail: shkas@mail.ru

В статье приведен пример автоматизации проектирования посредством применения Dynamo Revit и кодирования на языке программирования Python при разработке технических решений и проектировании конструктивных элементов объектов строительства. Разработана пошаговая методика внедрения алгоритма в рамках оптимизации технологических процессов на этапе разработки проекта. Разработаны алгоритмы программирования узлов Dynamo в рамках актуального перехода проектирования в среду BIM-технологий. Выявлены дальнейшие возможности доработки и построения алгоритмов при использовании рассмотренного метода и на примере исследованных источников. Также сформулированы положительные эффекты от применения данных методик и алгоритмов.

Ключевые слова: IM-технологии, Dynamo Revit, армирование, оптимизация, алгоритмы, автоматизация процессов проектирования.

AUTOMATION OF DESIGN PROCESSES IN A WORK ENVIRONMENT USING DYNAMO REVIT

S. P. Zatorskiy, K. A. Shumilov

>Zatorskiy Saveliy Pavlovich, postgraduate student, Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, Saint Petersburg, Russian Federation, phone: + 7 (999) 138-90-26; e-mail: zatorskiy_saveliy@mail.ru;
Shumilov Konstantin Augustovich, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Technology, Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, Saint Petersburg, Russian Federation, phone: + 7 (931) 224-89-50; e-mail: shkas@mail.ru

The article provides an example of design automation through the use of Dynamo Revit and coding in the Python programming language in the development of technical solutions and the design of structural elements of construction objects. A step-by-step methodology for the implementation and use of this method in optimizing technological processes at the stage of project development has been developed. Algorithms for programming Dynamo nodes have been developed as part of the actual transition of design to the BIM technology environment. Further possibilities of refinement and construction of algorithms are revealed, using the considered method and using the example of the sources studied. The positive effects of the application of these methods and algorithms are also formulated.

Keywords: BIM technologies, Dynamo Revit, reinforcement, optimization, algorithms, automation of design processes.

Полный текст статьи

АНАЛИЗ РЕАКЦИИ ОЦЕНОК ПАРАМЕТРОВ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ НА ВЫБРОСЫ В ДАННЫХ (НА ПРИМЕРЕ МОДЕЛИ ЦЕН НА ЖИЛЬЕ)

С. И. Носков

Носков Сергей Иванович, профессор кафедры «Информационные системы и защита информации», Иркутский государственный университет путей сообщения, Иркутский государственный университет путей сообщения, г. Иркутск, Российская Федерация; e-mail: sergey.noskov.57@mail.ru

В работе дан краткий обзор публикаций по способам обработки данных с выбросами — наблюдениями, не похожими на остальные, не согласующимися с ними. К ним, в частности, относятся: генетический алгоритм, который рассматривает различные возможные группировки данных на наблюдения с выбросами и без них; метод непараметрической регрессии для настройки ковариат и преобразование проблемы обнаружения выбросов в проблему многомерной регуляризации в модели экспоненциальной регрессии с поправкой на ковариацию с цензурированными данными; метод выявления множественных выбросов в моделях линейной регрессии. Предложен способ выявления реакции на выбросы в данных оценок параметров линейной регрессионной модели, рассчитанных с помощью методов наименьших квадратов, модулей и антиробастного оценивания. Этот способ основан на использовании максимальных частных приростов соответствующих оценок. Выявлена реакция на выбросы регрессионной модели цен на жилье в Российской Федерации. При этом в качестве независимых переменных использованы средние цены железобетонных плит перекрытий, товарного бетона, песчано-гравийных смесей. Показано, что наибольшей изменчивостью обладает последний параметр.

Ключевые слова: регрессионная модель, выбросы в данных, методы наименьших квадратов, модулей и антиробастного оценивания, оценки параметров, чувствительность.

ANALYSIS OF THE RESPONSE OF LINEAR REGRESSION PARAMETER ESTIMATES TO DATA OUTPUTS (BY THE EXAMPLE OF A HOUSING PRICE MODEL)

S. I. Noskov

>Noskov Sergey Ivanovich, Professor of the Department of Information Systems and Information Security,Irkutsk State University of Transport, Irkutsk State University of Transport, Irkutsk, Russian Federation; e-mail: sergey.noskov.57@mail.ru

The paper gives a brief review of publications on data processing methods with outliers — observations that are not similar to the rest, inconsistent with them. These include, in particular: a genetic algorithm that considers various possible groupings of data for observations with and without outliers; a nonparametric regression method for adjusting covariates and converting an outlier detection problem to a multivariate regularization problem in a covariance-adjusted exponential regression model with censored data; method for detecting multiple outliers in linear regression models. A method is proposed for detecting the response to outliers in the data of estimates of the parameters of a linear regression model calculated using the least squares, moduli and anti-robust estimation methods. This method is based on the use of the maximum partial increments of the corresponding estimates. The response to outliers of the regression model of housing prices in the Russian Federation is estimated. At the same time, the average prices of reinforced concrete floor slabs, ready-mixed concrete, sand and gravel mixtures were used as independent variables. It is shown that the last parameter has the greatest variability.

Keywords: regression model, data outliers, least squares, modulus and anti-robust estimation methods, parameter estimates, sensitivity.

Полный текст статьи

РАСЧЕТНО-ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ МЕТОД СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ МАЛЫХ ВЫБОРОК

Р. З. Хайруллин

Хайруллин Рустам Зиннатуллович, доктор физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Главного метрологического центра Минобороны России; профессор кафедры фундаментального образования, Московский государственный строительный университет; тел. +7 (926) 405-22-17; e-mail: zrkzrk@list.ru

Представлен расчетно-экспериментальный метод построения статистических оценок погрешности цифровых измерений, проводимых на сложных технических объектах с метрологическим обеспечением. Описан алгоритм построения оценки функции плотности распределения случайной погрешности измерений на основе комплексного применения методов теории характеристических функций, теории операторных рядов Ли и методов статистического моделирования при обработке ограниченного объема статистической информации в условиях малых выборок. Дано решение практической задачи о построении оценки плотности распределения погрешности измерений и задачи об уходе нулевой отметки средства измерений в вероятностной постановке. Представленный расчетно-экспериментальный метод может быть использован для построения статистических оценок для плотности распределения вероятности общего вида, в том числе, заданного с помощью неявных функций, характеристических функций и операторных рядов.

Ключевые слова: малая выборка, оценивание, погрешность измерения, равномерное распределение.

COMPUTATIONAL AND EXPERIMENTAL METHOD FOR STATISTICAL PROCESSING OF SMALL SAMPLES

R. Z. Khayrullin

>Khayrullin Rustam Zinnatullovich, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Leader Scientific Worker, Head Scientific Metrological Centre; professor of Fundamental Education Department, Moscow State University of Civil Engineering, Moscow, Russian Federation, phone: + 7 (926) 405-22-17; e-mail: zrkzrk@list.ru

A computational and experimental method for constructing statistical estimates of the error of digital measurements carried out on complex technical objects with metrological support is presented. An algorithm is described for constructing an estimate of the density function of the distribution of random measurement error based on the complex application of methods of the theory of characteristic functions, the theory of Lie operator series and statistical modeling methods for processing a limited amount of statistical information. The solution of the practical problem of constructing an estimate of the density of the distribution of the measurement
error and the problem of leaving the zero mark of the measuring instrument in a probabilistic formulation is given. The presented method can be used to construct statistical estimates for the density of the probability distribution of a general form, including those specified using implicit functions, characteristic functions and operator series.

Keywords: small sample, estimation, measurement error, building stock.

Полный текст статьи