Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Modeling a Hybrid Early Warning System for complex and large projects. Predictions and warnings at different stages of time

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Florin Popescu
ISBN: 9786200265067
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 224
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 46942 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 502079
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Any complex large-scale industrial project in the transnational environment, especially those which activate within the development of new industrial technologies, is a risk in itself, since it is always a pioneer and has not the necessary back experience to predict the future. The originality of the practical contribution of this study consists in modeling, setting and simulating with Bayesian Networks (RBs) an Early Warning Hybrid System which had as a goal the development of a conditional probability map in real time and an array of different early warning scenarios for managers of complex large-scale industrial projects in the transnational environment, based on estimates of time and cost parameters.
Ключевые слова: Complex large-scale industrial projects, transnational environment, Hybrid early warning system, Bayesian networks, Early warning indicators