Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/25238
Название: Comparative Analysis of Methods and Algorithms for Building a Digital Twin of a Smart City
Авторы: Lutsenko, V. V.
Луценко, В. В.
Babenko, M. G.
Бабенко, М. Г.
Ключевые слова: Big data;Smart city;Data mining;Digital twin;Neural networks
Дата публикации: 2023
Библиографическое описание: Lutsenko, V., Babenko, M. Comparative Analysis of Methods and Algorithms for Building a Digital Twin of a Smart City // Lecture Notes in Networks and Systems. - 2023. - 702 LNNS, pp. 277-287. - DOI: 10.1007/978-3-031-34127-4_27
Источник: Lecture Notes in Networks and Systems
Краткий осмотр (реферат): With the development of next-generation information technologies, especially big data and digital twins, the topic of building smart cities is increasingly dominating discussions about social change and economic performance. The purpose of this article is to analyze methods for building digital twins of a smart city. The paper describes the concepts underlying digital twins. Examples of the implementations of methods for building digital twins are investigated. Advantages of data mining and neural network modeling over other methods in the context of the considered characteristics are revealed. Based on the comparative analysis, it is shown that all methods can be complementary, as they are aimed to optimize processes, as well as predict and analyze problems.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://hdl.handle.net/20.500.12258/25238
Располагается в коллекциях:Статьи, проиндексированные в SCOPUS, WOS

Файлы этого ресурса:
Файл РазмерФормат 
scopusresults 2705 .pdf
  Доступ ограничен
131.92 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


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