WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     | 1 | 2 ||

«Н.А. Белобородова, Т.В. Канева СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИКОЙ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА УХТЫ) Ухта 2004 ББК 65.4 ...»

-- [ Страница 3 ] --

Выбор из полученных вариантов, обеспечивающих ежемесячный прирост производства остается за лицом, принимающим решения, исходя из предпочтений, отдаваемых тому или иному варианту с точки зрения его реализуемости.

Полученные на основе прогнозной модели варианты роста производства могут быть использованы для выработки управляющих решений.

Из предлагаемых вариантов (табл. 3.13, варианты 1-7) следует, что прирост объема промышленного производства в экономике муниципального образования во втором квартале 2000 года может быть достигнут не менее 8.8 млн. рублей в месяц, при этом управляющие воздействия должны быть направлены на то, чтобы одновременно решить следующие задачи:

обеспечить добычу нефти не менее 52.5 тыс. тонн ежемесячно;

обеспечить производство дизельного топлива не менее 42. тыс. тонн ежемесячно;

обеспечить производство молока в сельском хозяйстве не менее 481 тонны в месяц;

обеспечить производство молочной продукции в АПК не менее 502 тонны в месяц.

Реализация управленческих решений, полученных на основе прогнозной модели производства, может быть обеспечена за счет индикативного задания отрасли (от Министерства экономики Республики Коми), заключения муниципальных контрактов с предприятиями, организации муниципальных программ развития, муниципального госзаказа и других инструментов механизма управления экономикой МО.

Функционирование механизма управления экономикой муниципального образования с использованием элементов искусственного интеллекта (обученной нейронной сети), баз данных и АИС, представлено на рис. 3.5.

Прогнозы социально-экономического развития экономики территории (краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные) разрабатываются по единой методике с использованием информационной технологии искусственных нейронных сетей, баз данных, базы моделей роста производства, автоматизации управленческих процессов как инструментов поддержки и принятия управленческих решений.

Рис. 3.5. Функционирование системы управления экономикой МО на На основе прогнозов определяются количественно цели перспективного социально-экономического развития муниципального образования, выявляются факторы, обеспечивающие рост производства, рассчитываются их количественные значения, определяются варианты развития производства, “точки роста”, перспективные производства, а также выявляются неблагоприятные тенденции в развитии экономики МО.

В процессе защиты прогнозов социально-экономического развития территории в Министерстве экономики Республики Коми местные власти, опираясь на данные прогнозов, могут обосновать индикативное задание отрасли (нефтедобыча, нефтепереработка и др.) для обеспечения целей социально-экономического развития территории, а также обоснованно использовать муниципальные программы, муниципальные заказы, муниципальные программы, инвестиции и другие инструменты воздействия на развитие производственного сектора экономики МО. В ходе ежемесячного мониторинга социально-экономического развития МО с применением краткосрочных прогнозов на основе технологии нейронных сетей, обработки управленческой информации на основе автоматизированной информационной системы, обеспечении ее хранения в базе данных, отслеживаются ежемесячные изменения в развитии экономики МО.

Применение предлагаемой методики построения прогнозных моделей производства в экономике МО позволяет организовать также стратегический уровень управления МО (его информационное обеспечение), главной задачей которого является адаптировать управление к постоянно изменяющимся условиям развития рыночной экономики и, с учетом этого, организовать эффективное функционирование механизма управления экономикой муниципального образования.

Основываясь на данных рис. 1.1, представленного в Главе I (“Функции и механизм управления экономическим развитием МО на базе информационных технологий ИТ”) и рис. 3.5 Главы III можно отметить, что применение предлагаемых в работе информационных технологий окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет:

совершенствования функции управления (прогнозирования) на основе предлагаемой методики прогнозного моделирования производства с учетом выпуска основных видов продукции;

совершенствования функции управления – мониторинга социально-экономического развития МО на основе организации хранения, обработки данных с использованием баз данных, автоматизированной информационной системы управления и методики построения краткосрочных прогнозов;

организации информационной базы и применения предлагаемой методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления;

совершенствования косвенных (экономических) методов управления экономикой на основе усиления потенциала прогнозирования развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства;

более обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления: муниципальных контрактов, муниципальных программ развития, муниципальных заказов, инвестиций и т.д.

1. Необходимым развитием разработанной методики прогнозного моделирования производства и обязательным условием применения ее для повседневного использования в процессе разработки прогнозов в системе муниципального управления является ее автоматизация.

2. Разрабатываемая АИС относится к классу систем принятия и поддержки решений задач управления, поэтому типовыми компонентами системы являются: база данных, база моделей, система управления интерфейсом.





3. В процессе автоматизации прогнозно-аналитических работ обученная нейронная сеть используется в качестве элемента искусственного интеллекта в структуре АИС и призвана обеспечить аналитическую поддержку принятия решений.

4. Для наглядного представления функций системы, ее структуры, основных компонентов, последовательности обработки данных в системе, для представления ее информационного обеспечения используется модельное представление системы: структурнофункциональная схема АИС, технологическая схема АИС, которые отражают связь между модулями АИС и последовательность обработки управленческих данных; информационная модель АИС представлена в виде логической и физической модели баз данных;

хранилище данных представлено 6 отдельными отношениями (таблицами, файлами): 5 справочными, одним рабочим.

5. В Техническом задании и Техническом проекте на АИС определяется порядок внедрения и реализации методических и технологических решений, полученных в ходе исследования.

6. Приведенные результаты показывают, что для выработки управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования с учетом выпуска основных видов продукции, может быть использована предлагаемая в работе методика построения прогнозных моделей производства на основе обученной нейронной сети. Данная методика позволяет сформировать систему управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования в прогнозируемом периоде.

7. Применение предлагаемой в работе методики построения прогнозных моделей производства с использованием информационной технологии нейронных сетей, автоматизированной системы, базы данных и базы знаний окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет совершенствования функции управления – прогнозирования; совершенствования функции управления – мониторинга социально-экономического развития МО на основе баз данных и АИС и методики построения краткосрочных прогнозов; организации информационной базы и применения методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления; совершенствования экономических методов управления экономикой на основе прогнозов развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства; более обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления, таких как муниципальные контракты, муниципальные программы развития, муниципальные заказы, инвестиции и т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Исследование по теме “Совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования на базе информационных технологий (на примере города Ухты)” проводилось в соответствии с поставленными задачами, в результате были получены следующие теоретические и практические результаты.

1. Существующие противоречия, когда муниципальные образования обладают развитым производственным потенциалом и, в то же время, имеют ряд проблем в обеспечении социальноэкономического развития территории, обуславливают необходимость совершенствования механизма управления экономикой на местном, муниципальном уровне применительно к рыночным условиям.

2. Раскрытие сущности механизма управления экономикой муниципального образования, выявление его особенностей, структуры, свойств, функций, а также создание теоретической конструкции механизма управления экономикой МО, позволили определить направления совершенствования механизма управления (функции управления, совокупность способов, методов, инструментов управления, обеспечивающих подсистем).

формирования эффективного механизма управления экономикой МО является повышение эффективности прогнозирования муниципального развития, которое обеспечивается средствами и инструментами новых информационных технологий управления (элементов искусственного интеллекта, баз данных и т.д.).

4. На примере МО “Город Ухта” рассмотрен практически действующий механизм управления, выявлены его недостатки, которые обуславливают необходимость совершенствования прогнозирования производства, так как город имеет развитый производственный потенциал, который определяет уровень его социально-экономического развития.

5. Усиление потенциала прогнозирования производства в экономике муниципального образования обусловлено рыночными условиями развития и обеспечивается применением для определения перспективных социально-экономических показателей методики, базирующейся на использовании аппарата искусственных нейронных сетей.

6. Методика прогнозного моделирования на основе искусственной нейронной сети направлена на построение прогнозной модели производства в экономике МО с учетом объема производства основных видов продукции.

7. Основные свойства и характеристики предлагаемой методики:

представляет собой развитие экономико-математического моделирования социально-экономических процессов;

в настоящее время имеет большое распространение в связи с рыночными условиями развития экономики;

основана на методах нейроматематики;

предполагает использование программ-генераторов искусственных нейронных сетей;

предназначена для решения задач моделирования и прогнозирования;

обеспечивает точность прогнозирования на уровне 90% и выше;

методика осуществляется поэтапно, в соответствии с требованиями нейросетевой обработки данных и с указаниями разработчика программы-генератора искусственной нейронной сети.

8. В данной работе для создания нейронной сети использовался нейросимулятор NeuroPro. Обучение нейронной сети проведено на выборке из показателей предыдущих периодов (использовались данные за 1999 год, первые три месяца 2000 года).

Для проверки прогнозной способности нейронной сети были использованы данные, ежемесячно учитываемые официальной статистикой за первую половину 2000 года.

9. Качество получаемых прогнозов во многом зависит от архитектуры используемой сети, режимов её обучения и от того, какие данные были подготовлены для подачи на вход нейронной сети и в каком виде. Поэтому подбор оптимальных режимов обучения, архитектуры и формы входных данных основывается на данных, полученных в результате эмпирических исследований и согласно методическим указаниям разработчика пакета – нейросимулятора для пользователей.

10. Данные подаются на вход нейронной сети в квантованном виде, т.е. имеют не непрерывное множество значений, а дискретное.

В исследовании применялся алгоритм квантования (бинаризации) данных с помощью пороговых значений. При этом переменные принимали вид “1”, если наблюдался рост показателя, относительно порогового значения, и “0” во всех других случаях. Квантование переменных обусловлено тем, что прогнозируется не само значение промышленного производства, а лишь его рост.

предложенной нейросетевой технологии обработки данных, имеет определенную структуру и параметры, объективно отражающие особенности территории. Длительность существования найденных моделей определяется периодом сбора статистических данных, из которых они извлекаются.

12. С помощью обученной нейронной сети выявлены структурные изменения в экономике муниципального образования “Город Ухта”. Так например, в первом квартале 2000 года развитие экономики определялось ростом добычи нефти, ростом производства бензина, молока в сельском хозяйстве, хлеба и хлебобулочных изделий в АПК; во втором квартале 2000 года значимыми факторами, определяющими рост производства в экономике города, является добыча нефти, производство дизельного топлива, производство молока в сельском хозяйстве, производство молочной продукции в АПК. Предлагаемая нейросетевая технология позволяет объективно решать задачи анализа факторов, определяющих рост производства в экономике муниципального образования в анализируемом периоде, моделировать и прогнозировать рост производства в краткосрочном, среднесрочном, долгосрочном периоде; количественно определять факторы, определяющие рост производства.

13. Необходимым развитием разработанной методики прогнозного моделирования производства и обязательным условием применения ее для повседневного использования в процессе разработки прогнозов в системе муниципального управления является ее автоматизация.

14. Разрабатываемая АИС относится к классу систем принятия и поддержки решений задач управления, поэтому типовыми компонентами системы являются: база данных, база моделей, подсистема управления интерфейсом, подсистемы управления базой моделей, базой данных.

15. В процессе автоматизации прогнозно-аналитических работ обученная нейронная сеть используется в качестве элемента искусственного интеллекта в структуре АИС и призвана обеспечить аналитическую поддержку принятия решений.

16. Для наглядного представления АИС, ее структуры, основных компонентов, последовательности обработки данных в системе, для представления ее информационного обеспечения разработаны модели системы: структурно-функциональная схема (модель) АИС, технологическая схема (модель) АИС, которые отражают связь между модулями АИС и последовательность обработки управленческих данных; информационная модель системы представлена в виде логической и физической модели базы данных;

хранилище данных разбито на 6 отдельных отношений (таблиц): справочников, и одно рабочее.

17. Техническим заданием и Техническим проектом на АИС определен порядок внедрения и реализации методических и технологических решений, полученных в ходе исследования.

18. Результаты исследования показали, что для выработки управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования с учетом выпуска основных видов продукции, может быть использована предлагаемая в работе методика построения прогнозных моделей производства на основе обученной нейронной сети. Данная методика позволяет сформировать систему управляющих воздействий, направленных на рост производства в экономике муниципального образования в прогнозируемом периоде.

19. Применение предлагаемой в работе методики построения прогнозных моделей производства с использованием информационной технологии нейронных сетей, автоматизированной системы, базы данных и базы знаний окажет комплексное воздействие на совершенствование механизма управления экономикой муниципального образования за счет:

совершенствования функции управления (прогнозирования) на основе предлагаемой методики прогнозирования роста производства;

совершенствования функции управления – мониторинга социально-экономического развития МО на основе организации, хранения, обработки данных с использованием АИС и методики построения краткосрочных прогнозов на основе нейронных сетей;

организации информационной базы и применения методики прогнозного моделирования производства для разработки долгосрочных прогнозов для стратегического уровня управления;

совершенствования косвенных (экономических) методов управления экономикой на основе прогнозов развития производства, выявлении факторов, обеспечивающих рост производства в экономике МО, генерации вариантов развития производства;

обоснованного применения на основе прогнозов инструментов управления: муниципальных контрактов, муниципальных программ развития, муниципальных заказов, инвестиций и т.д.

Проведенные исследования по проблеме совершенствования механизма управления экономикой муниципального образования (на примере города Ухты) позволили авторам работы сформулировать следующие предложения.

Повышение эффективности муниципального управления возможно за счет следующих моментов:

1. Раскрытие сущности механизма управления экономикой муниципального образования, выявление его особенностей, структуры, свойств, функций позволяет определить направления совершенствования механизма управления в условиях рыночной экономики и с учетом возможностей новых информационных технологий управления.

2. Усиление потенциала управленческих решений в системе механизма управления экономикой муниципального образования необходимо по условиям развития экономики и обеспечивается применением для определения перспективных экономических показателей методики прогнозного моделирования производства, базирующейся на использовании аппарата искусственных нейронных сетей.

3. Автоматизация прогнозно-аналитических работ и организация информационного обеспечения автоматизированной информационной системы в виде информационной модели системы, логической и физической модели базы данных является необходимым условием применения предлагаемой методики в повседневной управленческой деятельности специалистов местной администрации для повышения эффективности управления.

Использование результатов исследования позволит повысить эффективность механизма управления экономикой муниципального образования.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Анимица Е.Г., Власова Н.Ю., Сурнина Н.М. Теоретикометодологические аспекты структурной трансформации городов старопромышленного региона: в 2 ч. – Екатеринбург: Изд-во Урал.

гос. экон. ун-та, 2000. ч. 1 – 148 с.

2. Анимица Е.Г., Власова Н.Ю., Дворядкина Е.Б., Сурнина Н.М.

Структурная трансформация экономики городов старопромышленного региона. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2001. – 140 с.

3. Анимица Е., Дворядкина Е., Силин Я. Бюджет большого города.М.: Московская школа политических исследований, 2002. – 264 с.

4. Анимица Е.Г., Тертышный А.Т. Местное самоуправление:

история и современность. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. унта, 1998. – 296 с.

5. Анимица Е.Г., Медведева И.А., Сухих В.А. Малые и средние города: научно-теоретические аспекты исследования: Монография. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2003. – 99 с.

6. Акопов В.И. Гаджиев Ю.А. Модель благосостояния Республики Коми. - Сыктывкар: Коми научный центр УрО РАН, 1998. – 52 с.

7. Анисимов В., Винслав Ю. Муниципальный уровень промышленной политики: специфика, опыт, принципы совершенствования // Российский экономический журнал, 2002. – №3, с. 13-23.

8. Афоничкин А.И. Принятие управленческих решений в экономических системах: Учебное пособие. – Саранск: Издательство Мордовского университета, 1998. – 72 c.

9. Бачило И.Л. Гренбэк В.Г. Проблемные регионы ресурсного типа – объекты государственного регулирования // Известия АН. Сер. Географическая, 1994. – № 5, с. 24-30.

10. Белобородова Н.А. Модели прогнозирования развития экономики муниципального образования “Город Ухта” с использованием нейронных сетей // Cборник научных трудов: Материалы научнотехнической конференции (16-18 апреля 2001 г.). – Ухта: УГТУ, 2002.

с. 176-180.

11. Белобородова Н.А. АИС прогнозирования роста производства // Сборник научных трудов: Материалы научно-технической конференции (16-18 апреля 2001г). – Ухта: УГТУ, 2002. с. 262-266.

12. Белобородова Н.А. Методика и модели прогнозирования развития экономики муниципального образования “Город Ухта”.

Ухта: УГТУ, 2002. – 50 с.

13. Белобородова Н.А. Модели прогнозирования роста производства с использованием нейронных сетей // Известия вузов. Нефть и газ, 2002. – № 4, с. 110-117.

14. Бендерский Ю.Г. Взаимодействие контрактных регионов // Регион: экономика и социология, 1999. – № 2, с. 48-57.

15. Бир Ст. Мозг фирмы. – М: Радио и связь, 1993. – 524 с.

16. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. – М.: Гос. издво физ.-мат. лит-ры, 1968. – 275 с.

17. Болотов С.П. Развитие управления – фактор обновления. Монография. – Сыктывкар, Коми книжное издательство, 1991. – 197 с.

18. Большаков Н.М., Кузьбожев Э. Н. Основы социальноэкономического прогнозирования. – Сыктывкар: СЛИ, 1997. – 143 с.

19. Бунич П.Г. Хозяйственный механизм. Учебник – М.: Высшая школа, 1994. – 210 с.

20. Барбаков О.М. Система управления регионом: детерминанты, информационные технологии, модели: Автореф. диссертации на соискание ученой степени д-ра социологических наук. – Тюмень, 1999. – 41 с.

21. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. – М.: Наука, 1979. – 448 с.

22. Валентей С.Д., Лексин В.Н., Бухвальд Е.М. и др. Государственное регулирование территориального управления в России // XXI век.

Стратегические проблемы и перспективы российской экономики. – М.: Экономика, 1999.

23. Велехов Л.А. Основы городского хозяйства. – М.; Л., 1928. Ч.П. – 243 с.

24. Вестник Екатеринбургской городской Думы. № 65. Екатеринбург, 2003. – 254 с.

25. Витковский О.В. Территориальный социально-экономический мониторинг для целей региональной политики (опыт ФРГ) // Вестник Московского Университета, сер. 5, география. 1990. – с. 16-23.

26. Воронин А.Г., Лапин В.А., Широков А.Н. Основы управления муниципальным хозяйством. – М.: Издательство “Дело”, 1998. – 246 с.

27. Губанов В.А., Захаров В.В., Коваленко А.Н. Введение в системный анализ. Учебное пособие. – Ленинград: Издательство Ленинградского университета, 1988. – 232 с.

28. Гибеж А.А. Методы регулирования взаимоотношений местных органов власти и хозяйствующих субъектов. Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. – Сыктывкар, 2000. – 27 с.

29. Горбань А.Н. Проблема скрытых параметров и задачи транспонированной регрессии // Нейроинформатика и ее приложения.

Тезисы докладов V Всероссийского семинара. – Красноярск:

Издательство КГТУ, 1997. – с. 57-58.

30. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.: ПараГраф, 1990.– 159 с.

31. Горбань А.Н., Миркес Е.М. Оценки и интерпретаторы ответа для сетей двойственного функционирования. – Красноярск, 1997. – 24 с.

(Рукопись деп. в ВИНИТИ 25.07.97, № 2511-В97).

32. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. – Новосибирск: Наука (Сибирское отделение), 1996. – 276 с.

33. Гвишиани Д.М. Организация и управление. Монография. – М.:

Издательство “Наука”, 1972. – 536 с.

34. Дмитриева Т.Е. Лаженцев В.Н. Концепция освоения минеральносырьевой базы европейского северо-востока в аспекте технологии программного управления // Геология и минеральные ресурсы европейского северо-востока России: новые результаты и новые перспективы: Материалы XIII геологического съезда Республики Коми. Сыктывкар, 1999.

35. Демин А. И. Информационная теория экономики. Макромодель. – М.: Издательство “Палев” Москва, 1996. – 312 с.

36. Есикова Т.Н. Малов В.Ю Хорев Ф.Г. Возможности использования ГИС-технологий при прогнозировании развития территориальных систем // Вычислительные технологии, 1998. т.3. – № 5, с. 37-50.

37. Евсеенко А.В. Кулешов В.В. Базовые процессы развития экономики Сибири // Регион: экономика и социология, 1998. – № 3, с. 22-32.

38. Жилкин С.Ф. Методические основы формирования стратегического выбора муниципального образования городского типа: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. – СПб., 1998. – 23 с.

39. Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей. – Новосибирск: Наука, 1985. – 110 с.

40. Ивахненко А.Г., Мюллер Й.А. Самоорганизация прогнозирующих моделей. – Киев: Техника, 1985. – 225 с.

41. Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. – М.: Сов. Радио, 1976. – 280 с.

42. Ивахненко А.Г. Персептрон – система распознавания образов. – Киев: Наукова Думка, 1975. – 431 с.

43. Искусственный интеллект: В 3х кн. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В. Попова. – М.: Радио и связь, 1990. – 461 с.

44. Котилко В.В., Орлова Д.В. Экономическое прогнозирование (региональный аспект). – М.: Университет имени Дашковой Е.Р., 1994. – 123 с.

45. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети.

Теория и практика. М.: Горячая линия – Телеком, 2001. – 382 с.

46. Крюков В.А. Маршак В.Д. Селиверстов В.Е. Региональный экономический механизм // Регион: экономика и социология, 1997. – № 3, с. 23-48.

47. Крюков В.А. Регионы и нефтяной сектор – новые грани “старых проблем” // Регион: экономика и социология. – 1995, № 1. – с. 25-50.

48. Любовный В.Я. Пути повышения экономического взаимодействия субъектов Федерации и органов местного самоуправления // Тез. доклада на пленарном заседании // Материалы региональной научно-практической конференции “Стабилизация социальноэкономического развития Самарской области: стратегия, проблемы, решения”. – Самара, 1997.

49. Любовный В.Я Управление регионом в новых условиях хозяйствования // Регионология. – 1993. – № 4.

50. Концепция и приоритетные программные мероприятия среднесрочнного социального и экономического развития / А.И. Татаркин, О.Н. Дунаев, Г.Ф. Пешков и др. – РАН Уральское отделение Ин-т экономики. – Екатеринбург, 1994.

51. Лаженцев В.Н. Реформы и проблемы социально-экономического развития Республики Коми // Экономика Северо-запада: проблемы и перспективы развития. – 1999. – № 2, c. 43-53.

52. Лаженцев В.Н. Региональная экономическая программа: опыт Республики Коми // Регион: экономика и социология. – 1996. – № 1, с. 183-196.

53. Лаженцев В.Н. Экономический федерализм и регулирование регионального развития // Проблемы комплексного регионального развития России. – Кн. 1. – М.: СОПС и ЭС, 1996. – с. 130-138.

54. Лаженцев В.Н. Дмитриева Т.Е. Региональная собственность в системе государственного управления // Уральский регион:

последствия экономического реформирования. – Екатеринбург: ИЭ УрО РАН, 1996. – с.37-47.

55. Лаженцев В.Н. Территориальное развитие: методология и опыт регулирования. – СПб.: Наука, 1996. – 109 с.

56. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Государственное регулирование и селективная поддержка регионального развития // Росс. эконом.

журнал. – 1994. – № 5.

57. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Приоритеты региональной политики.

Вопросы методологии анализа и оценок // Росс. эконом. журнал. – 1995. – № 2-3.

58. Лексин В.Н. Швецов А.Н. “Незаметная реформа”: передача социальных объектов предприятий в муниципальную собственность // Росс. эконом. журнал. – 1998. – № 1-2.

59. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общероссийские реформы и территориальное развитие. Статья первая. Постановка проблемы // //Росс.

эконом. журнал. – 1999. – № 4.

60. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общероссийские реформы и территориальное развитие. Статья первая. Проблемы территориальной целостности, дифференциации и дезинтеграции // Росс. эконом.

журнал. – 1999. – № 11-12.

61. Лексин В.Н. Швецов А.Н. Общая теория реформ. Контуры проблемы и система исследования // Теория и практика организации проведения реформ. – М.: Эдиториал. – УРСС. – 1995.

62. Лексин В.Н., Ситников А.И., Юнина О. Системное регулирование территориального развития: экономико-правовой аспект. – М.:

ВНИИСИ, 1990. – 35 с.

63. Лексин В.Н. Швецов А.Н Государственное регулирование территориального развития России // Путь в XXI век: стратегические проблемы и перспективы российской экономики / Рук. авт. колл. Д.С.

Львов. – М.: ОАО Изд-во “Экономика”, 1999. – 793 с.

64. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. – М., 1991. – 568 с.

65. Маршалова А.С., Новоселов А.С. Основы теории регионального воспроизводства. Курс лекций. – М.: Экономика, 1998. – 190 с.

66. Малышев В.И. Стратегические программы развития экономического ядра региона в системе государственного регулирования экономики: Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. – СПб., 1999. – 24 с.

67. Монахова Е. Менеджмент республиканского масштаба // PC Week. – № 32-33, с. 48-49.

68. Морозова Т.Г., Победина М.П., Поляк Г.Б. и др. Муниципальный менеджмент. – Учебное пособие для вузов. – М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. – 263 с.

69. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования. – Учебное пособие – СПб.:1998. – 256 c.

70. Осипов А.К. Методология экономического регулирования комплексного развития экономики и региона (на примере Удмуртии) – Екатеринбург: УрО РАН, Ин-т экономики. – 1995. – 436 с.

71. Осипов Ю. М. Основы теории хозяйственного механизма. – М.:

Изд-во Московского университета. – 1994. – 562 с.

72. О’ Саливан А. Экономика города. – М.: ИНФРА–М., 2002. – 706 с.

73. Позин Н.В. Моделирование нейронных структур. – М.: Наука, 1970. – 264 с.

74. Путь России в XXI век. Стратегические проблемы и перспективы российской экономики / Под редакцией Львова Д.С. М.: Экономика, 1999.– 786 с.

75. Проблемы федерализма, местного самоуправления и территориального развития в России. Серия: Региональная политика России:

Концепции, проблемы, решения / Под общей редакцией В.Н. Лексина, А.Н., Швецова. – М.: Эдиториал УРСС, 2000. – 584 с.

76. Пушкарев В.М., Горяченко Е.Е., Ростовцев П.С., Костин В.С.

Диагностика и прогнозирование социально-экономического развития монофункционального города // Регион: экономика и социология. – 1998. – № 2. – с. 93-102.

77. Региональная экономика: опыт и перспективы рыночных преобразований / Под ред. д. э. н. Лузина Г.П. – Апатиты: Изд-во КНЦ РАН, 1995. – ч. 1 – 180 с., ч.2. – 150 с.

78. Региональная стратегия устойчивого роста / Отв. Ред. А.И.

Татаркин, РАН УрО, Ин-т экономики. – Екатеринбург, НИСО УрО РАН, 1998. – Глава 2. Методологические и методические подходы к проблемам устойчивого развития / А.М. Коробейникова, Н.И. Климова, В.Н. Лаженцев, А.И. Татаркин, Л.М. Капустина. – с. 47-112.

79. Розенблат Ф. Принципы нейродинамики. Персептроны и теория механизмов мозга. – М.: Мир, 1965. – 480 с.

80. Рохчин В.Е., Якишин Ю.В. Стратегическое управление структурной перестройкой экономики в городах России. – СПб.: ИРЭ РАН, 2001. – 194 с.

81. Селин В.С. Истомин А.В. и др. Макроэкономическая нестабильность на европейском Севере России: индикаторы, тенденции, механизм регулирования. – Апатиты: 1997. –128 с.

82. Севастьянов Л.И. Индикаторы социально-экономического развития регионов: методические подходы к разработке // Регион:

экономика и социология. – 1996. – № 1, с.44-58.

83. Соколов Е.Н., Вайткявичюс Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. – М.: Наука, 1989. – 238 с.

84. Суспицын С.А. Стратегия регионального развития и приоритеты социально-экономической политики // Регион: экономика и социология. – 1995. – № 4, с. 24-53.

85. Стратегия планирования регионального развития (на примере Республики Коми) // Региональная экономика и региональная политика: Сб. научн. трудов. Вып.3 / Под ред. Е.Г. Анимицы. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 1997. – с. 15-26.

86. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с.

87. Садов С.Л. Спирягин В.И. Моделирование экономических процессов в регионе (Коми научный центр УрО РАН). – Сыктывкар, 1999. – 280 с.

88. Садов С.Л. Спирягин В.И. Системные преобразования в экономике. (Коми научный центр УрО РАН). – Сыктывкар, 1996. – 32 с.

89. Саркисян С.А., Каспин В.И., Лисичкин В.А. и др. Теория прогнозирования и принятия решений. Учебное пособие. – М.:

Высшая школа, 1977. – 351 с.

90. Совершенствование хозяйственного механизма развития регионов и предприятий (Коми научн. центр УрО АН СССР № 118) / Отв. ред. Т.Е. Дмитриева, Г.А. Князева. – Сыктывкар, 1991. – 132 с.

91. Смирнов Э.А. Основы теории организации. Учебное пособие. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 375 с.

92. Соловьев Ю.А. Формирование системы управления муниципальной собственностью в новых условиях хозяйствования:

Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. – М., 1998. – 25 с.

93. Советов Б.Я Информационная технология. Учебник для вузов. – М.: Высшая школа, 1994. – 368 с.

94. Татаркин А.И., Романова О.А., Куклин А.А., Яковлев В.И. Экономическая безопасность как объект регионального исследования // Вопросы экономики. – 1996. – № 6, с. 78-89.

95. Фридман Ю. Региональная экономическая модель: идея – реализация – прогноз // Финансы в Сибири. – 1996. – № 10, с. 1-5.

96. Черников А.П. Имитационное моделирование взаимосвязанного развития энергетики и экономики региона // Региональные энергетические программы: методические основы и опыт разработки. – Новосибирск: Наука, 1995. – с. 43-54.

97. Чепурко Ю.А. Совершенствование процесса регулирования регионального социально-экономического развития: Автореф.

диссертации на соискание ученой степени кандидата эконом. наук. – Краснодар, 1998. – 23 с.

98. Чукреев Ю.Я. Экспертная система текущего планирования режимов региональной электроэнергетической системы (Коми научный центр УрО РАН). – Сыктывкар, 1995. – 20 с.

99. Чукреев Ю.Я., Хохлов М.В., Н.Э. Готман. Применение искусственных нейронных сетей в задачах оперативного управления режимами электроэнергетических систем. (Коми научный центр УрО РАН). – Сыктывкар, 2000. – 24 с.

100. Черныш Е.А., Молчанова Н.П., Новикова А.А., и др. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. Учебное пособие. – М.:

ПРИОР, 1999. – 174 с.

101. Штульберг Б.М. Методологические проблемы прогнозирования регионального развития // Тезисы докладов на конференции “Региональная стратегия социально-экономического развития” ч. 1. – Екатеринбург, 1997. – с. 182-184.

102. Швецов А.Н. Проблемы системной организации экономических отношений в период реформ // Теория и практика организации проведения реформ. – М.: Эдиториал, УРСС. – 1995.

103. Ширинкин М.В. Совершенствование механизма управления социально-экономическим развитием муниципального образования крупнейшего города. Автореф. диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. – Екатеринбург, 2003. – 29 с.

104. Щетинин В.Г. Анализ факторов экономического роста региона // Вопросы статистики. – М: 1996. – № 3, с. 40-46.

105. Щетинин В.Г. Костюнин А.В. Принятие решений на нейронных сетях оптимальной сложности // Автоматизация и современные технологии. – М: 1998. – № 4, с. 38-43.

106. Щетинин В.Г. Самоорганизация минимальной нейронной сети // В сб. “Нейроинформатика и ее приложения”. – Красноярск: СО РАН, 1996. – с. 43-44.

107. Щетинин В.Г., Столярова О.В., Костюнин А.В. Синтез решающих правил на нейронных сетях для управления производством // Приборы и системы управления. – М: 1999. – № 1, с. 72-77.

108. Щетинин В.Г. Исследование методов многорядной самоорганизации разделяющих функций и разработка дискриминаторов.

Дисс. на соискание ученой степени кандидата технических наук:

05.13. 01. – Пенза, 1996. – 131 с.

Результаты квантования m = 14 первичных (исходных) переменных хi, i = 1…m представлены в таблицах Приложения 1 – с по 14.

Производство бензина автомобильного Производство дизельного топлива Первичная переработка нефти Производство деловой древесины Производство пиломатериалов Продукция АПК. Хлеб и хлебобулочные изделия Продукция АПК. Производство мяса и мясопродуктов Продукция АПК. Молоко и молочные продукты Продукция сельского хозяйства. Скот и птица Продукция сельского хозяйства. Молоко Инвестиции в производственную сферу Рис. 2.1. Входные и выходные данные для построения нейронной сети Рис. 2.3. Таблица с данными обучающей выборки Рис. 2.4. Результаты тестирования нейронной сети Рис. 2.5. Таблица исходных данных для прогноза на I квартал 2000 г.

Рис. 2.6. Результаты прогноза нейронной сети на I квартал 2000 г.

Рис. 2.7. Таблица исходных данных для построения модели роста объема Рис. 2.8. Результаты опроса нейронной сети Рис. 2.9. Входные и выходные данные нейронной сети Рис. 2.11. Таблица с данными обучающей выборки Рис. 2.12. Результаты тестирования нейронной сети Рис. 2.13. Таблица исходных данных для прогноза на II квартал 2000 г.

Рис. 2.14. Результаты прогноза нейронной сети на II квартал 2000 г.

Рис. 2.15. Таблица исходных данных для построения модели роста объема Рис. 2.16. Результаты опроса нейронной сети Техническое задание Автоматизированная система «Прогноз» разрабатывается для автоматизации процесса прогнозирования развития экономики муниципального образования «Город Ухта».

Начало работ по проектированию системы _ 2002 г., окончание 2003 г.

Назначение и цели создания и развития системы Автоматизированная система «Прогноз» предназначена для автоматизации процесса прогнозирования экономического развития региона.

При создании системы преследуются следующие цели:

предоставление пользователю прогнозов;

предоставление информации о состоянии развития территории для разработки программ развития;

повышение эффективности процесса прогнозирования за счет оперативности формирования прогноза развития и повышение точности прогнозов.

Характеристика объектов автоматизации В качестве объектов проектируемой автоматизированной системы рассматривается процесс прогнозирования экономического развития территории муниципального образования «Город Ухта».

Его основными этапами являются:

подготовка материалов к формированию прогноза (анализ состояния экономики);

выполнение и обоснование расчёта прогнозных показателей;

формирование и уточнение прогноза;

составление пояснительной записки.

Под подготовкой материалов к формированию прогнозов понимается сбор статистической информации с предприятий, расположенных на территории МО «Город Ухта» и отделов администрации.

Предприятия, расположенные на территории МО «Город Ухта»

предоставляют информацию об объемах производства основной продукции или объеме оказанных платных услуг в натуральном и денежном выражении, о численности работников и их среднемесячной заработной плате.

Отделы администрации представляют информацию о занятости и уровне жизни населения, среднемесячном товарном обороте, состоянии городского бюджета, макроэкономические показатели развития региона.

На этапе формирования и уточнения прогноза, специалист по прогнозированию, опираясь на аппарат математического анализа, рассчитанные прогнозные показатели и показатели предыдущих периодов, систематизирует данные, выявляет тенденции экономического развития региона. При долгосрочном прогнозировании специалисты уточняют прогноз, основываясь на текущих показателях развития.

В пояснительную записку включается таблица значений прогнозных показателей, их обоснования и сам прогноз.

Требования к системе Требования к системе в целом Основными требованиями к данной системе является выполнение следующих функций:

сбор, обработка и хранение статистической информации;

преобразование информации в формат нейросети с целью выполнения процедур анализа и прогнозирования;

прогнозное моделирование;

формирование результатов запросов в виде отчетов.

Перечень подсистем и их основные характеристики Автоматизированная система “Прогноз” включает следующие подсистемы:

База данных – хранит информацию, необходимую для прогнозирования.

Подсистема заполнения базы данных – вносит информацию в базу данных.

Кодировщик – представляет данные в используемом нейросетью формате.

Нейросеть – математический аппарат обработки данных, предоставляемых кодировщиком.

Генератор отчетов – подсистема, отвечающая за формирование отчётов в виде, удобном для чтения и распечатки.

Требования к надёжности Функции должны быть защищены от выполнения при неверных действиях пользователя. Расчетные функции не должны выполняться при нарушении технологии обработки данных, сбоях оборудования и ПО (программного обеспечения), приведших к искажению БД (базы данных).

Функционирование системы должно осуществляться без участия специалистов по информационно-программному обеспечению при минимальной специальной подготовке пользовательского персонала.

Требования к интерфейсу пользователя Интерфейс системы должен быть нагляден, интуитивно понятен пользователю, где необходимо содержать всплывающие подсказки и комментарии. Интерфейс не должен позволять пользователю вносить некорректную информацию в базу данных, или строить некорректные запросы к ней.

Требования к безопасности Система должна обеспечивать авторизованный доступ к защищаемым ресурсам (базе данных).

Требования к функциям проектируемой системы База данных – должна быть построена в соответствии с требованиями обеспечения надёжного хранения и согласованности данных, при всех операциях с ее отношениями.

Подсистема заполнения базы данных – должна проводить процедуру авторизации, обеспечивать ввод данных в базу и согласованность данных при возникновении сбоев и отказов при вводе данных.

Кодировщик должен обеспечивать представление данных в формате, доступном нейросети.

Нейросеть обеспечивает получение на выходе прогнозируемых значений.

Генератор отчетов должен составлять запросы к базе и отображать результаты запросов в виде отчетов.

Требования к обеспечению Система должна использовать нейросеть, обученную по подобранным алгоритмам, протестированную.

Данные должны быть преобразованы согласно алгоритма бинаризации.

Требования к информационному обеспечению Информационное обеспечение системы должно соответствовать требованиям, принятым в администрации МО “Город Ухта”.

Требования к лингвистическому обеспечению Все функции системы должны обеспечиваться в соответствии с установленными требованиями к разрабатываемой системе.

Методический и инструктивный материал должен находиться в информационных блоках системы и позволять осваивать систему пользователем с минимумом дополнительных консультаций.

Требования к программному обеспечению Для функционирования проектируемой системы на персональной ЭВМ пользователя должна быть установлена операционная система Windows NT или Windows 95/98.

Для хранения данных используется база данных формата Microsoft DataBase. Работа с базой данных осуществляется через механизм ODBC-соединений.

На стадии анализа и проектирования используются следующие программные продукты:

BPWin (Platinum) Основные функции: моделирование для последующего структурного анализа. На выходе – схема информационных потоков.

ERWin (Platinum) Использование для построения модели данных. На выходе – логическая модель данных.

Использование объектно-ориентированных сред разработки:

Delphi или Visual C++.

Использование языка SQL при построении запросов к базе данных.

Требования к техническому обеспечению Система должна функционировать на IBM PC AT или 100% совместимых машинах на базе процессора 80486 и выше, со свободным дисковым пространством 30 Мбайт. Для вывода отчётов на печать ПЭВМ должен быть обеспечен доступ к принтеру.

Состав и содержание работ по созданию системы Предпроектное исследование и первичный анализ: изучение структуры анализируемых процессов, автоматизируемых объектов для построения модели разрабатываемой базы данных.

Разработка рабочего проекта.

Тестирование и отладка.

Проведение опытной эксплуатации и доработка АИС по замечаниям и предложениям.

Сдача в эксплуатацию с выпуском описания алгоритмов и технологической документации.

Сопровождение.

Порядок контроля и приема работ 1. Проверка моделей и проекта – все модели (DFD, «Сущность-связь» и др. проверяются на соответствие и на наличие ошибок в построении.) 2. Проект базы данных и сама база данных проверяется на наличие аномалий добавления, удаления и редактирования, на наличие избыточных атрибутов, избыточного дублирования, процедур и триггеров поддерживающих целостность базы данных.

3. Подсистема «заполнение базы данных». Проверяется на корректность добавления данных в таблицу. Проверяется контроль вводимых атрибутов на соответствие типу данных в базе, и по содержанию (подсистема не должна допускать ввод в базу 2-х идентичных по ключу записей.). Проверяется функционирование процедуры авторизации.

4. Тестируется блок кодировки данных. Проверяется его корректность, и правильность генерации тестовых файлов для нейронной сети.

5. Нейросетевой блок тестируется на соответствие заданному алгоритму, проверяется, адекватно ли сеть реагирует на тестовые данные, правильно ли она обучена.

корректность построения запросов к базе данных. Проверяется функционирование процедуры авторизации.

7. Проверяется взаимосвязь между блоками системы.

Отслеживается процесс функционирования всей системы от начала до конца. Проверяется его правильность.

8. Проверяется интерфейс: наличие всплывающих подсказок, комментариев, насколько он будет доступен конечному пользователю.

9. Производится тестирование всей системы на рабочих данных.

10. Тестирование системы на критических и недопустимых данных.

11. Тестирование системы на рабочих местах конечными пользователями.

Требования к составу и содержанию работ по подготовке объекта автоматизации к вводу системы в действие Для нормального функционирования системы необходимо, оснастить конечных пользователей рабочими станциями, с конфигурацией не ниже 80486, 16Mb ОЗУ, VGA;

Система должна работать в ОС MS Windows 95/98. В операционной системе на рабочей станции должна быть установлена поддержка ODBC.

Для обучения персонала, должны быть организованы курсы и выделено помещение.

Для обслуживания системы и ее расширения в штате городской администрации, или в штате отдела экономического развития должен быть закреплен специально обученный сотрудник.

Источники разработки Проектирование системы должно базироваться на следующих документах:

Должностные инструкции «специалиста экономического развития администрации муниципального образования «Город Ухта».

Должностные инструкции «ведущего специалиста экономического развития администрации муниципального образования «Город Ухта».

Номенклатура дел отдела «экономического развития»

администрации.

Ежемесячные и ежеквартальные отчеты и прогнозы.

Документация на нейросетевой пакет NeuroPro.

Классификация и спецификация алгоритмов обучения нейросетей.

Технический проект Общие сведения Наименование АИС и ее место в организации Автоматизированная система «Прогноз» предназначена для использования специалистом по прогнозированию развития экономики МО «Город Ухта». Рабочее место данного специалиста должно быть оснащено персональным компьютером, подключение его к локальной сети не имеет принципиального значения. Возможности интеграции с существующими АИС не предусматриваются.

Назначение АИС Автоматизированная система «Прогноз», предназначена для автоматизации процесса составления прогнозов, и генерации отчетов для составления прогноза специалистом по прогнозированию в администрации муниципального образования «Город Ухта».

Перечень автоматизируемых функций Система призвана обеспечить автоматизацию следующих функций, лежащих на работнике управленческого аппарата:

Операции со статистической информацией АИС обеспечивает хранение статистических данных, необходимых при расчетах показателей и прогнозировании, а также подготавливает статистические данные и, исходя из них, рассчитывает прогнозные показатели.

Формирование отчетов АИС по запросу формирует отчеты, содержащие интересующую пользователя информацию.

Обоснование прогноза АИС предоставляет пользователю прогнозные показатели, которые могут являться основой (обоснованием) для дальнейшей работы пользователя.

Сведения о программно-аппаратных платформах Система разрабатывается в расчёте на платформу Intel в операционной среде MS WINDOWS 95/98/Me/NT/2k.

Для функционирования АИС в операционной системе должна быть установлена поддержка механизмов ODBC (Open DataBase Connectivity) и BDE (Borland DataBase Engine).

Характеристики АИС. Характеристики объектов автоматизации Описание объектов автоматизации и их связей Объект автоматизации в проектируемой системе – процесс прогнозирования развития региона, который является основной задачей работников отдела экономического развития.

Характеристики определяются должностными инструкциями.

«Специалист отдела экономического развития»

Главной задачей является подготовка прогнозов социальноэкономического развития территории муниципального образования, для этого необходимо:

готовить материалы к формированию прогноза социальноэкономического развития города и пригородной зоны;

выполнять и обосновывать расчеты прогнозных показателей социально-экономического развития территории;

формировать корректировать и уточнять прогноз;

готовить пояснительную записку к прогнозу.

«Ведущий специалист отдела экономического развития»

Главной задачей является прогнозирование социально экономического развития территории муниципального образования, для этого необходимо:

выполнять прогноз производства объемов продукции для социальных нужд;

готовить материалы к формированию прогноза социальноэкономического развития территории МО «Город Ухта»;

выполнять и обосновывать расчеты прогнозных показателей социально-экономического развития территории на основании предоставленных прогнозов развития основных предприятий города и пригородной зоны;

разрабатывать, корректировать и уточнять прогноз;

готовить пояснительную записку к прогнозу.

Проанализировав данные инструкции можно выделить следующие этапы прогнозирования:

подготовка материалов к формированию прогноза;

выполнение и обоснование расчёта прогнозных показателей;

формирование и уточнение прогноза;

составление пояснительной записки.

Взаимосвязи между структурными компонентами отдела описываются потоками данных, диаграмма которых представлена в Приложении I.

Состав автоматизируемых функций Под подготовкой материалов к формированию прогнозов понимается сбор статистической информации с предприятий, расположенных на территории МО «Город Ухта» и отделов администрации.

Предприятия, расположенные на территории МО «Город Ухта»

предоставляют информацию об объемах производства продукции или объеме оказанных платных услуг в натуральном и денежном эквиваленте, о численности работников и их среднемесячной заработной плате.

Отделы администрации представляют информацию о занятости и уровне жизни населения, среднемесячном товарном обороте, состоянии городского бюджета, макроэкономические показатели.

Выполнение и обоснование расчета прогнозных показателей включает в себя математическую обработку поступающих статистических данных, описание используемых методов и указание источников, использованных в расчетах.

На этапе формирования и уточнения прогноза, специалист по прогнозированию, опираясь на аппарат математического анализа, рассчитанные прогнозные показатели и показатели предыдущих периодов, систематизирует данные, выявляет тенденции экономического развития региона. При долгосрочном прогнозировании специалисты уточняют прогноз, основываясь на текущих показателях развития.

В пояснительную записку включается таблица значений прогнозных показателей, их обоснования и сам прогноз.

Предметная область АИС В качестве информационных объектов разрабатываемой системы используются статистические отчеты и прогнозы, предоставляемые предприятиями, расположенными на территории МО «Город Ухта».

Данные отчеты содержат следующую информацию:

среднесписочная численность персонала;

среднемесячная заработная плата;

прибыль;

дебиторская задолженность;

кредиторская задолженность;

из нее во внебюджетные фонды;

задолженность по зарплате.

Кроме этого в отчетах содержатся сведения об объеме производимой продукции и оказания услуг населению, в натуральном и денежном эквиваленте. В качестве информационных объектов в рамках данной задачи рассматриваются отчеты других отделов администрации МО «Город Ухта», и других служб города.

Эти отчеты предоставляют следующие данные:

об общей численности населения;

о численности занятого населения;

о численность безработных.

Кроме того – следующие данные:

стоимость минимальной потребительской корзины;

розничный товарооборот;

объем инвестиций в производственной сфере;

объем инвестиций в непроизводственной сфере.

Отделы также предоставляют расчетные коэффициенты, такие как индексы-дефляторы.

Описание информационных потоков Информационные потоки определяются номенклатурой дел отдела экономического развития территории. В рамках исследования необходимо идентифицировать те информационные потоки, которые связаны с процессом прогнозирования.

Подробная схема информационных потоков приведена в Приложении III.

Выходная информация Перечень выходных форм Выходные формы для данной АИС делятся на следующие типы:

отчеты с расчетными показателями;

отчеты в формате нейронной сети;

прогнозы.

Описание выходных форм Отчеты с расчетными показателями, выдаются трех видах:

вывод отчета на экран;

вывод отчета в текстовый файл;

вывод отчета на печать.

Содержание отчета зависит от того, какую информацию запросил пользователь.

На экран отчет выдается в виде таблицы, столбцы которой содержат информацию по запрошенным пользователем видам продукции за запрашиваемый период.

Информация предоставляется за каждый месяц данного периода, по всем предприятиям (Общий отчет), либо по конкретному предприятию (Отчет по предприятию).

На печать и в файл отчет выводится в следующем виде:

Объем промышленного производства июнь/01: июль/01: август/01: июнь/01: июль/01: август/01: июнь/01: июль/01: август/01: Отчет хранится в базе данных в формате *.dbf.

Входная информация Перечень входных форм Входные формы для данной АИС делятся по следующим типам:

Входные формы подсистемы заполнения БД:

Входные формы генератора отчетов:

форма выбора видов продукции и отраслей;

форма выбора отчетного периода.

Входные формы и форматы нейросети (промежуточные):

Описание входных форм Входная форма подсистемы заполнения БД предоставляет пользователю возможность заполнения базы данных.

Рис. 4.2. Входная форма заполнения базы данных Форма содержит следующие поля:

предприятие: вносится информация о предприятии, предоставившем отчет;

дата: вносится дата прихода отчета в отдел;

отрасль: определяется отрасль, в которой работает данное предприятие, рег. №: регистрационный номер отчета.

Входная форма выбора видов продукции и отраслей служит для конфигурирования запроса к БД.

Рис. 4.3. Входная форма выбора видов продукции Форма содержит следующие поля:

отрасль: определяет список видов продукции;

правый список: отображает список видов продукции по данной отрасли;

левый список: отображает список видов продукции выбранный для отчета.

Входная форма выбора отчетного периода служит для конфигурирования запроса к БД.

Рис. 4.4. Входная форма выбора отчетного периода Форма содержит следующие поля:

правый список: отображает весь период за который в базе присутствуют статистические данные, разбитый по месяцам;

левый список: отображает период, выбранный для отчета.

Все объекты снабжены соответствующими всплывающими подсказками.

Методическое обеспечение. Модель АИС. Описание модели Теоретические основы нейронных сетей, их описание, алгоритмы – приведены в главе III.

Требования к точности, размерам и форматам данных Нейронная сеть определяет требования к входным данным:

необходимо, чтобы входные данные конвертировались в формат нейронной сети.

Структурно-функциональная схема АС Структурная схема АИС состоит из следующих компонентов:

Блок заполнения данных Функции:

контроль входных данных;

ввод в базу данных;

поддержку целостности БД.

База данных Функции:

хранение статистических данных, необходимых для анализа и прогнозирования.

Блок генерации отчетов Функции:

выбор из базы данных информации, запрошенной пользователем;

составление отчетов, вывод отчетов в файл, на экран или на печать – по запросу пользователя.

Кодировщик Функции:

кодировка отчетов в формат нейросети.

Нейросетевой блок Функции:

прогнозирование.

статистические показатели Связи между модулями. Технологическая схема АИС основных этапа:

регистрация данных;

хранение данных;

обработка данных.

Регистрация данных На этом этапе пользователь заполняет БД.

Хранение данных Для хранения информации используется база данных в формате Microsoft Access, использования данного формата обуславливается тем, что это один из самых распространенных и поддерживаемых производителями стандартов, для нормальной работы с базой нет необходимости устанавливать на рабочую станцию дополнительное программное обеспечение.

вывод входной построения пользователем на основе запроса.

Информационная база АИС Логическая структура БД Хранилище данных АИС является локальным (т.е. должно находиться на той же рабочей станции, что и АИС).

Логическая структура хранилища представлена на схеме-рисунке 4.8.

Из схемы видно, что хранилище разбито на 6 отдельных отношений: 5 справочников и одно рабочее.

Каждый справочник соответствует одной из отраслей.

Скот и птица в живой массе цельномолочная прод. исп. кап. влож. в произв. сфере.

Industry Ind_ID продукция промышленности нефть бензин диз. топливо прев. обработка нефти делов. древисина пиломатериалы стеновые материалы отчет по помышленности. среднемесячная зарплата Физическая структура БД. Перечень используемых СУБД При построении базы данных была использована СУБД Microsoft Access.

Перечень файлов СУБД и их физическая структура Физически хранилище представлено одним файлом storage.MDB, файл баз данных Microsoft Access, в котором содержатся все отношения базы, индексная информация.

База данных состоит из следующих отношений:

Информационные отношения Отношение Ogr – хранит информацию о предприятиях:

Credit_zad прогнозных показателях сельского хозяйства.

Отношение Industry – хранит информацию об основных прогнозных показателях промышленного производства.

Industry_ID Counter wood_prod Float Отношение Eat – хранит информацию об основных прогнозных показателях отрасли переработки АПК.

Milk_prod Float финансовых вложений.

*Finance_ID Counter Inv_indust Float Inv_service Float Отношение People – хранит информацию о занятости населения.

*People_ID Counter People_all Float Отношения связи:

Отношение Farm_Org – отношение связи таблиц Farm и Org.

Отношение Industry_Org – отношение связи таблиц Industry и Org.

Industry_ID Counter Отношение Eat_Org – отношение связи таблиц Eat и Org.

Отношение Finance_Org – отношение связи таблиц Finance и Org.

Finance_ID Counter Отношение People_Org – отношение связи таблиц People и Org.

People _ID Counter Описание технологического процесса обработки данных.

Описание технологического процесса регистрации, хранения и обработки данных Этап ввода и регистрации данных состоит из следующих пунктов:

вывод на экран входной формы, в которую пользователь вносит статистическую информацию;

проверка входных данных;

проверка данных на уникальность ключевых значений;

добавление информации в базу данных.

Основной задачей проверки входных данных является исключение возможности введения пользователем некорректных исходных данных. При этом все данные проверяются на соответствие с типами данных БД, и на диапазон допустимых значений. Проверка данных на уникальность ключевых значений вытекает из требований целостности данных.

В случае ошибок, пользователь уведомляется о неверном вводе данных.

Для хранения информации используется база данных в формате Microsoft Access, использования данного формата обуславливается тем, что это один из самых распространенных и поддерживаемых производителями стандартов, для нормальной работы с базой нет необходимости устанавливать на рабочую станцию дополнительное программное обеспечение.

Этап обработки данных состоит из следующих подпроцессов:

входной формы конфигурации запроса;

генерация SQL запроса к базе;

выполнение запроса и вывод его результатов на экран;

вывод отчета в текстовый файл;

вывод отчета на печать;

конвертирование полученной информации в код нейросети и вывод его в файл;

прогнозирование.

При выводе входной формы конфигурации запроса пользователю на первой вкладке предоставляется право выбора показателей из предоставленного в базе списка, что позволяет не допустить неправильного построения самого запроса (запросить несуществующие данные). На второй вкладке конфигурирования запросов пользователь выбирает тот период времени, за который он хотел бы получить отчет. После этого он подтверждает свой запрос, инициируя при этом запуск генератора SQL-кода.

Информация, полученная из базы данных, представляется пользователю в виде таблицы с целью просмотра результатов запроса.

Эта информация может быть направлена на печать, в текстовой файл, или преобразована в формат нейронной сети для дальнейшей работы над прогнозом.

Категории пользователей АС Данная система предназначена для экспериментального использования специалистами по разработке прогнозов развития экономики МО «Город Ухта».

Они являются основными пользователями системы.

Специалист по прогнозированию имеет право:

пополнять БД;

получать запросы из БД;

использовать обученную нейронную сеть для построения прогнозов.

Ввод АИС в эксплуатацию. Этапы работ Ввод системы в эксплуатацию должен осуществляться в следующей последовательности:

проверить машинный парк предприятия на соответствие требованиям, описанным в ТП, если он не удовлетворяет данным требованиям, повести закупку необходимого оборудования;

провести установку и настройку системы, на рабочих местах;

обучить пользовательский персонал;

обучить обслуживающий персонал;

организовать сопровождение и поддержку системы.

Организационно-технические мероприятия Для нормального функционирования системы необходимо, оснастить конечных пользователей рабочими станциями, с конфигурацией не ниже 80486(DX,DX2), 16Mb ОЗУ, SVGA.

Рабочая станция, на которой будет установлена данная система, должна быть подключена к блоку бесперебойного питания (UPS).

Система должна работать в ОС семейства Windows(MS Windows 95, ОС MS Windows 98, для повышения надежности и защиты от НСД рекомендуется использование ОС MS Windows NT); на рабочей станции должна быть установлена поддержка ODBC.

Для обслуживания системы и ее расширения в штате городской администрации, или в штате отдела экономического развития должен быть закреплен специально обученный сотрудник.

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава I. Теоретические основы механизма управления экономикой муниципального образования……………..... 1.1. Сущность и структура механизма управления экономикой муниципального образования (города)….. 1.2. Место и роль информационных технологий в управлении муниципальным образованием (городом).... 1.3. Опыт и проблемы управления экономикой муниципального образования (города)………………….. Глава II. Методика прогнозного моделирования производства в экономике муниципального образования с использованием информационной технологии нейронных сетей….. 2.1. Базовые понятия теории нейронных сетей применительно к управлению экономическими процессами... 2.2. Методика прогнозного моделирования производства в экономике муниципального образования с использованием нейронной сети………………….... 2.3. Модели производства в экономике муниципального образования «Город Ухта»………………….... Глава III. Применение методики прогнозного моделирования производства в управлении экономикой муниципального образования………………………………………….. 3.1. Реализация методики прогнозного моделирования производства на основе автоматизированной информационной системы………………………….. 3.2. Формирование управляющих воздействий на основе результатов прогнозного моделирования производства…………………………………………… Заключение………………………………………………… Библиографический список………………………………. Приложения………………………………………………... Наталья Андреевна Белобородова, Татьяна Владимировна Канева

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕХАНИЗМА УПРАВЛЕНИЯ

ЭКОНОМИКОЙ МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

НА БАЗЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

(НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА УХТЫ)

План 2004 г., позиция 107. Подписано в печать 05.11.2004.

Формат 60 84 1/16. Бумага офсетная. Печать трафаретная.

Гарнитура Times New Roman. Усл. печ. л. 10,8. Уч. изд. л. 11,5.

Институт управления, информации и бизнеса.



Pages:     | 1 | 2 ||
 
Похожие работы:

«В.Ю. Кудрявцев, Б.И. Герасимов ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА (НА ПРИМЕРЕ ТАМБОВСКОЙ ОБЛАСТИ) Научное издание КУДРЯВЦЕВ Вадим Юрьевич, ГЕРАСИМОВ Борис Иванович ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ТОПЛИВНО-ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА (НА ПРИМЕРЕ ТАМБОВСКОЙ ОБЛАСТИ) Монография Редактор З.Г. Ч ер нов а Компьютерное макетирование З.Г. Черново й Подписано в печать 07.07.2005. Формат 60 84 / 16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Гарнитура Тimes New Roman. Объем: 5,22 усл. печ. л.; 5,2...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова 1. И. Ю. Вяткин тр -с ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕФОРМИРОВАНИЯ ЖИЛИЩНОru КОММУНАЛЬНОЙ СФЕРЫ И ЕЁ ВЛИЯНИЯ НА СОКРАЩЕНИЕ БЮДЖЕТНЫХ РАСХОДОВ tu ltg Монография.a w w w :// tp ht Изд-во АлтГТУ Барнаул • ББК 65.9(2)441- Вяткин И.Ю. Исследование проблемы реформирования жилищно-коммунальной сферы и её влияния на сокращение бюджетных расходов: Монография / Алт. гос. техн. ун-т им....»

«М. В. ПОПОВ СОЦИАЛЬНАЯ ДИАЛЕКТИКА Часть 2 Невинномысск Издательство Невинномысского института экономики, управления и права 2012 1    УДК 101.8 ББК 87.6 П58 Попов М.В. Социальная диалектика. Часть 2. Невинномысск. Изд-во Невинномысского института экономики, управления и права, 2012 – 169 с. ISBN 978-5-94812-112-3 В предлагаемой вниманию читателя книге доктора философских наук профессора кафедры социальной философии и философии истории Санкт-Петербургского государственного университета...»

«Российская академия наук Институт этнологии и антропологии ООО Этноконсалтинг О. О. Звиденная, Н. И. Новикова Удэгейцы: охотники и собиратели реки Бикин (Этнологическая экспертиза 2010 года) Москва, 2010 УДК 504.062+639 ББК Т5 63.5 Зв 43 Ответственный редактор – академик РАН В. А. Тишков Рецензенты: В. В. Степанов – ведущий научный сотрудник Института этнологии и антропологии РАН, кандидат исторических наук. Ю. Я. Якель – директор Правового центра Ассоциации коренных малочисленных народов...»

«1 Л.В. Баева Ценностные основания индивидуального бытия: опыт экзистенциальной аксиологии Монография 2 УДК 17 (075.8) ББК 87.61 Б Печатается по решению кафедры социальной философии Волгоградского государственного университета Отв. редактор: Омельченко Николай Викторович – доктор философских наук, профессор (Волгоград) Рецензенты: Дубровский Давид Израилевич – доктор философских наук, профессор (Москва), Столович Лев Наумович – доктор философских наук, профессор (Тарту, Эстония) Порус Владимир...»

«В.Б. БЕЗГИН КРЕСТЬЯНСКАЯ ПОВСЕДНЕВНОСТЬ (ТРАДИЦИИ КОНЦА XIX – НАЧАЛА XX ВЕКА) МОСКВА – ТАМБОВ Министерство образования и науки Российской Федерации Московский педагогический государственный университет Тамбовский государственный технический университет В.Б. БЕЗГИН КРЕСТЬЯНСКАЯ ПОВСЕДНЕВНОСТЬ (ТРАДИЦИИ КОНЦА XIX – НАЧАЛА XX ВЕКА) Москва – Тамбов Издательство ТГТУ ББК Т3(2) Б Утверждено Советом исторического факультета Московского педагогического государственного университета Рецензенты: Доктор...»

«Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского Омский филиал Института археологии и этнографии РАН Сибирский филиал Российского института культурологии Н.Н. Везнер НАРОДНЫЕ ТАНЦЫ НЕМЦЕВ СИБИРИ Москва 2012 УДК 793.31(470+571)(=112.2) ББК 85.325(2Рос=Нем) В26 Утверждено к печати ученым советом Сибирского филиала Российского института культурологии Рецензенты: кандидат исторических наук А.Н. Блинова кандидат исторических наук Т.Н. Золотова Везнер Н.Н. В26 Народные танцы немцев Сибири. –...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия (СибАДИ) П.И. Фролова ФОРМИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ГРАМОТНОСТИ КАК ОСНОВА РАЗВИТИЯ УЧЕБНО-ПОЗНАВАТЕЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СТУДЕНТОВ ТЕХНИЧЕСКОГО ВУЗА В ПРОЦЕССЕ ИЗУЧЕНИЯ ГУМАНИТАРНЫХ ДИСЦИПЛИН Монография Омск СибАДИ УДК ББК 81. Ф Научный редактор С.А. Писарева, д-р пед. наук, проф. (РГПУ...»

«  Предисловие 1 НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ ИНСТИТУТ ПОЛИТИЧЕСКИХ И ЭТНОНАЦИОНАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ИМ. И.Ф. КУРАСА Николай Михальченко УКРАИНСКАЯ РЕГИОНАЛЬНАЯ ЦИВИЛИЗАЦИЯ: ПРОШЛОЕ, НАСТОЯЩЕЕ, БУДУЩЕЕ Монография Киев – 2013   Михальченко Николай. Украинская регинональная цивилизация 2 УДК 94:323.174 (470+477) ББК 65.9 (4 Укр) М 69 Рекомендовано к печати ученым советом Института политических и этнонациональных исследований имени И.Ф. Кураса НАН Украины (протокол № 3 от 28 марта 2013 г.)...»

«Федеральное агентство по здравоохранению и социальному развитию Российской Федерации ГОУ ВПО “Ижевская государственная медицинская академия” ГОУ ВПО “Башкирский государственный медицинский университет” ГУЗ “Республиканское бюро судебно-медицинской экспертизы” МЗ СР ЧР Бабушкина Карина Аркадьевна Халиков Айрат Анварович Маркелова Надежда Михайловна ТЕРМОДИНАМИКА КРОВОПОДТЕКОВ В РАННЕМ ПОСТМОРТАЛЬНОМ ПЕРИОДЕ Монография Ижевск – Уфа – Чебоксары 2008 УДК 340.624.6:616-003.214 ББК 58+54.58 Б 129 Ре...»

«1 Степанов А.А., Савина М.В., Губин В.В., Степанов И.А. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ И ПРОБЛЕМЫ ЕЕ РАЗВИТИЯ НА ЭТАПЕ СТАНОВЛЕНИЯ ПОСТИНДУСТРИАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ Монография Москва 2013 2 Степанов А.А., Савина М.В., Губин В.В., Степанов И.А. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ СИСТЕМЫ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ КООПЕРАЦИИ И ПРОБЛЕМЫ ЕЕ РАЗВИТИЯ НА ЭТАПЕ СТАНОВЛЕНИЯ...»

«УЧРЕЖДЕНИЕ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК ИНСТИТУТ МИРОВОЙ ЭКОНОМИКИ И МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ РАН С.В. Уткин РОССИЯ И ЕВРОПЕЙСКИЙ СОЮЗ В МЕНЯЮЩЕЙСЯ АРХИТЕКТУРЕ БЕЗОПАСНОСТИ: ПЕРСПЕКТИВЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ Москва ИМЭМО РАН 2010 УДК 327 ББК 66.4(2 Рос)(4) Утки 847 Серия Библиотека Института мировой экономики и международных отношений основана в 2009 году Публикация подготовлена в рамках гранта Президента РФ (МК-2327.2009.6) Уткин Сергей Валентинович, к.п.н., зав. Сектором политических проблем европейской...»

«Министерство лесного хозяйства, природопользования и экологии Ульяновской области Симбирское отделение Союза охраны птиц России Научно-исследовательский центр Поволжье NABU (Союз охраны природы и биоразнообразия, Германия) М. В. Корепов О. В. Бородин Aquila heliaca Солнечный орёл — природный символ Ульяновской области Ульяновск, 2013 УДК 630*907.13 ББК 28.688 Корепов М. В., Бородин О. В. К55 Солнечный орёл (Aquila heliaca) — природный символ Ульяновской области.— Ульяновск: НИЦ Поволжье, 2013.—...»

«А.Н. КОЛЕСНИЧЕНКО ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ РАБОТЫ ТРАНСПОРТА ВО ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛЕ Под общей редакцией доктора экономических наук В.Л. Малькевича Общество сохранения литературного наследия Москва 2011 УДК [339.5:658.7](035.3) ББК 65.428-592 К60 Колесниченко Анатолий Николаевич. Основы организации работы транспорта во внешней торговле / А.Н. Колесниченко; под общ. ред. В.Л. Малькевича. – М. : О-во сохранения лит. наследия, 2011. – 280 с.: илл. – ISBN 978-5-902484-39-4 Агентство CIP РГБ Настоящая работа...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации ФГБОУ ВПО Сочинский государственный университет Филиал ФГБОУ ВПО Сочинский государственный университет в г.Нижний Новгород Нижегородской области Факультет Туризма и физической культуры Кафедра адаптивной физической культуры Фомичева Е. Н. КОРРЕКЦИОННО-ВОСПИТАТЕЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПЕДАГОГОВ ФИЗИЧЕСКОЙ КУЛЬТУРЫ С ЛИЦАМИ, ИМЕЮЩИМИ ОТКЛОНЕНИЯ В ПОВЕДЕНИИ МОНОГРАФИЯ Второе издание, переработанное и дополненное Нижний Новгород 2012 1 ББК 88.53 Р...»

«Российский государственный социальный университет Российский научно-внедренческий проект Вовлечение молодежи в жизнь российского общества Вовлечение молодежи в жизнь общества. Презентация гипотезы российского научного исследования. Коллективная монография. Том 1. МОСКВА – 2007 Научные изыскания проведены при поддержке аналитической программы Развитие научного потенциала высшей школы Минобрнауки РФ и Рособразования. УДК 362.78 ББК 74.3+74.6 Рецензенты: Усков Сергей Владимирович, кандидат...»

«И Н С Т И Т У Т П С И ХОА Н А Л И З А Психологические и психоаналитические исследования 2010–2011 Москва Институт Психоанализа 2011 УДК 159.9 ББК 88 П86 Печатается по решению Ученого совета Института Психоанализа Ответственный редактор доктор психологических наук Нагибина Н.Л. ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ И ПСИХОАНАЛИТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ. П86 2010–2011 / Под ред. Н.Л.Нагибиной. 2011. — М.: Институт Психоанализа, Издатель Воробьев А.В., 2011. — 268 с. ISBN 978–5–904677–04–6 ISBN 978–5–93883–179–7 В сборнике...»

«Методические указания к семинарским занятиям по экологии и природопользованию Министерство образования Российской Федерации Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова Кафедра экологии и зоологии Методические указания к семинарским занятиям по экологии и природопользованию Ярославль 2002 ББК Б1я73 Я85 Составитель М.В. Ястребов Методические указания к семинарским занятиям по экологии и природопользованию / Сост. М.В. Ястребов; Яросл. гос. ун-т. Ярославль, 2002. 20 с. Методические...»

«E. V. Rung GREECE AND ACHAEMENID POWER: The History of Diplomatic Relations in VI-IV Centuries B.C. St. Petersburg State University Faculty of Philology and Arts Nestor-Historia 2008 Э. В. Рунг ГРЕЦИЯ И АХЕМЕНИДСКАЯ ДЕРЖАВА: История дипломатических отношений в VI-IV вв. до н. э. Факультет филологии и искусств Санкт-Петербургского государственного университета Нестор-История 2008 ББК 63.3(0)32+86.31 Р86 Научный редактор: д-р ист. наук проф. Э. Д. Фролов О т в е т с т ве н н ы й редактор: д-р...»

«САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ФАКУЛЬТЕТ МЕЖДУНАРОДНЫХ ОТНОШЕНИЙ Е. Я. ТРЕЩЕНКОВ ОТ ВОСТОЧНЫХ СОСЕДЕЙ К ВОСТОЧНЫМ ПАРТНЕРАМ РЕСПУБЛИКА БЕЛАРУСЬ, РЕСПУБЛИКА МОЛДОВА И УКРАИНА В ФОКУСЕ ПОЛИТИКИ СОСЕДСТВА ЕВРОПЕЙСКОГО СОЮЗА (2002–2012) Монография Санкт-Петербург 2013 ББК 66.4(0) УДК 327.8 Т 66 Рецензенты: д. и. н., профессор Р. В. Костяк (СПбГУ), к. и. н., доцент И. В. Грецкий (СПбГУ), к. и. н., профессор В. Е. Морозов (Университет Тарту), к. п. н. Г. В. Кохан (НИСИ при Президенте...»






 
© 2013 www.diss.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Методички, учебные программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.