PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Fuzzy-logic expert system to estimate the risks of high-speed railways projects

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
System ekspercki do oceny ryzyka projektów kolei dużych prędkości
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Complex infrastructure projects like high-speed rail line, require a deep and comprehensive risk analysis. In the process of implementation, there are many uncertainties, changes and degree of impact of risks on the project. The article from the point of view of methodology project management the approach to risk analysis project high speed railway Moscow - Kazan, based on the methods of fuzzy logic. Developed and proposed Simulink model of risk assessment given the dynamics of development of the project.
PL
Artykuł przedstawia aspekty zarządzania projektami metodologii podejścia do analizy ryzyka projektu szybkiej kolei Moskwa - Kazań, oparty o metody logiki rozmytej. Opracowano i zaproponowano model oceny ryzyka w programie Simulink, z uwagi na dynamikę rozwoju projektu.
Rocznik
Strony
651--655, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 5 poz., wykr.
Twórcy
  • Russian University of Transport (RUT - MIIT)
  • Russian University of Transport (RUT - MIIT)
Bibliografia
  • 1. GOST R ISO 21500-2014 "Guidance on project management".
  • 2. GOST R 54869-2011 "Project management. Requirements for project management."
  • 3. Risk management in a large-scale new railway transport system project - Evaluation of Korean High Speed Railway Experience. Sunduck D. SUH, Ph.D., P.E. Hanyang University Ansan, Korea, June 7, 2000.
  • 4. The Leonenko A.V. Fuzzy modeling in MATLAB and fuzzyTECH. SPb.: BHV-Petersburg, 2005, 736с.
  • 5. Fironov A., Lushina E. Fuzzy logic in the analysis of corporate clients. Banking technologies, 2003, №5, pp. 23.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018)
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-70bb9461-3baf-4efc-b1a9-322b0b18707d
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.