Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://dspace.ncfu.ru/handle/20.500.12258/25238
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorLutsenko, V. V.-
dc.contributor.authorЛуценко, В. В.-
dc.contributor.authorBabenko, M. G.-
dc.contributor.authorБабенко, М. Г.-
dc.date.accessioned2023-09-07T13:51:25Z-
dc.date.available2023-09-07T13:51:25Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationLutsenko, 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_27ru
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12258/25238-
dc.description.abstractWith 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.ru
dc.language.isoenru
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Networks and Systems-
dc.subjectBig dataru
dc.subjectSmart cityru
dc.subjectData miningru
dc.subjectDigital twinru
dc.subjectNeural networksru
dc.titleComparative Analysis of Methods and Algorithms for Building a Digital Twin of a Smart Cityru
dc.typeСтатьяru
vkr.instФакультет математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червяковаru
vkr.instСеверо-Кавказский центр математических исследованийru
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.