CC BY
73
Секция «Информатика и вычислительная техника»
УДК 519.68
А. А. Ремезова Научный руководитель - В. В. Тынченко Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ
ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Рассматривается использование нейросетевого моделирования для прогнозирования временных рядов. Описываются результаты применения указанного подхода к решению задачи прогнозирования объемов продаж товаров в аптеке.
В сфере экономической деятельности одной из часто встречающихся на практике задач является задача прогнозирования объемов продаж товаров, представляющая собой задачу предсказания временного ряда. При этом получение качественной информации для принятия управленческих решений в значительной степени обусловлено правильным выбором метода прогнозирования.
Цель данной работы состояла в выборе и программной реализации метода, позволяющего эффективно решать задачи прогнозирования объемов продаж товаров в аптеке. Сравнительный анализ существующих методов прогнозирования позволил сделать выбор в пользу метода экстраполяции.
Задача экстраполяции временного ряда представляет собой одну из успешно решаемых с использованием искусственных нейронных сетей типовых задач анализа данных, суть которой заключается в аппроксимации функции многих переменных по заданному набору примеров путем погружения временного ряда в многомерное пространство. Общая процедура предсказания временных рядов при использовании нейро-сетей включает в себя следующие основные этапы: получение необходимых данных; выбор входных признаков, влияющих на объем продаж (в простейшем случае это только предыдущие объемы продаж); выбор глубины погружения на основе проведения экспертизы; построение нейросетевой модели; прогно-
зирование на основе полученной модели; проверка модели на адекватность. Если модель получилась неадекватной, осуществляется возврат ко второму шагу описанной процедуры [1].
Описанный подход применен автором для реализации модуля прогнозирования объемов продаж при создании автоматизированной информационной системы планирования закупок товаров для фармацевтического торгового предприятия, входящего в состав торговой сети «Губернские аптеки». На этапе тестирования разработанного модуля осуществлялось прогнозирование продаж товаров на первую неделю августа 2010 г. по имеющимся данным о продажах за июнь-июль 2010 г. по 213-ти наименованиям товаров. Среднее время прогнозирования одной номенклатуры товара составило 7,2 мин. Последующее сравнение результатов прогнозирования с реальными объемами продаж показало, что ошибка прогнозирования составила 4,57 %, что подтверждает эффективность примененного подхода к решению поставленной задачи.
Библиографическая ссылка
1. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем / под ред. М. В. Финкова. М. : Наука и техника, 2003.
© Ремезова А. А., Тынченко В. В., 2011
УДК 65.011.56
В. В. Сулейманова Научный руководитель - О. В. Малышев Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ОПТИМИЗАЦИЯ И АВТОМАТИЗАЦИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В ЛЕЧЕБНО-ПРОФИЛАКТИЧЕСКОМ УЧРЕЖДЕНИИ
Предлагается метод оптимизации и автоматизации бизнес-процессов лечебно-профилактического учреждения ДКБ им. Семашко с целью повышения основных показателей эффективности: клинических, организационных и экономических.
В настоящее время во всем мире идет интенсивное применение информационных технологий (ИТ) в медицине, вследствие чего возникло понятие «электронная медицина» [1]. Применение ИТ в медицине реализуется в виде медицинских информационных систем (МИС) различного назначения и отдельных авто-
матизированных лечебно-диагностических приборов. Информационные технологии привлекаются для решения как общих проблем, характерных для здравоохранения в целом, так и частных задач конкретного лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) с учетом всех особенностей его функционирования.
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии
В наиболее общем виде можно сформулировать следующие цели использования средств информатизации в лечебном учреждении:
- повышение качества лечения,
- повышение эффективности работы ЛПУ в целом,
- повышение управляемости ЛПУ и адаптивности к изменяющимся внешним факторам,
- оптимизация использования ресурсов,
- повышение квалификации персонала.
В последнее время здравоохранение переживает не только финансовый, но и еще более существенный для него управленческий кризис. Несоответствие между реальными потребностями отрасли и сложившимся уровнем финансирования здравоохранения обусловливает необходимость создания гибкой модели управления клинической практикой.
Высокое качество лечения и эффективный менеджмент медицинского учреждения на современном этапе невозможны без использования единой информационной системы и автоматизации бизнес-процессов.
Информатизация здравоохранения является одной из задач Концепции развития здравоохранения РФ до 2020 г. В рамках реализации Концепции - проект МЗ и СР РФ «О мерах по созданию государственной информационной системы персонифицированного учета оказания медицинской помощи гражданам Российской Федерации» (16 октября 2008 г.) [2].
Внедрение информационных технологий в практику работы лечебно-профилактического учреждения (ЛПУ) признано одним из самых эффективных средств в повышении доступности и качества медицинской помощи. Такой результат достигается путем внедрения электронного медицинского документооборота и, как следствие, тотального учета и контроля всех процессов, происходящих в ЛПУ, повышении информативности, сохранности и доступности медицинской информации, существенном снижении тру-
дозатрат персонала ЛПУ по оформлению учетной документации и формированию необходимой оперативной и государственной статистической отчетности [3]. Важную роль играют такие возможности, как персонифицированный учет лекарственных средств, финансово-экономический учет, планирование рабочего времени и другие функции. При этом в последнее время все большее внимание уделяется клинически-ориентированным информационным системам, способным не просто реализовать административно-хозяйственный учет, но и предоставить ЛПУ возможность использования электронной истории болезни и функции повышения эффективности управления ЛПУ. Для разработки такой автоматизированной системы было принято решение провести анализ бизнес процессов в ЛПУ.
Целью работы является оптимизация и автоматизация существующих бизнес-процессов в лечебно-профилактическом учреждении.
В результате проведенного реинжинринга будет осуществлено радикальное перепроектирование деловых процессов для достижения резких, скачкообразных улучшений в решающих современных показателях деятельности организации, таких как стоимость и качество оказываемых услуг, а также сервис и темпы в период обслуживания пациента.
Библиографические ссылки
1. Назаренко Г. И., Гулиев Я. И., Ермаков Д. Е. Медицинские информационные системы: теория и практика. М. : Физматлит, 2005.
2. Гусев А. В. Medsoft-2006 : материалы 2-го Ме-ждунар. форума. С. 39. URL: http://www.armit.ru.
3. Козырев А. А. Информационные технологии в экономике и управлении : учебник / А. А. Козырев. СПб. : Изд-во Михайлова В. А., 2000.
© Сулейманова В. В., Малышев О. В., 2011
УДК 004.932
В. С. Сызганов Научный руководитель - М. Н. Фаворская Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ИММИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СНЕЖНОГО ПОКРОВА
Рассмотрена модель снежного покрова, и указаны все ее основные функции, также приведен математический аппарат расчета коэффициента вязкости, и на его основе расчет массы очередного слоя.
Имитация природных эффектов является неотъемлемой частью компьютерных игр, географических информационных систем, ландшафтного дизайна. Существующие методы, используемые для моделирования снежного покрова, которые дают хорошие результаты. Но они различаются с подходами, используемыми в моделировании система для исследования снежного покрова с учетом слоистой структуры, например системы «SPONSOR» [1].
Основная идея состоит в том, что модель снежного покрова должно включать описание процессов, вносящих наибольший вклад в формирование теплофи-зических характеристик снега, важных для описания взаимодействия снежного покрова с атмосферой и почвой. При имитационном моделировании, мы должны реализовать следующие функции: - образование нового слоя снега;
