Сибирский федеральный университет

Перевод названия: Investment potential and socio-environmental risks of Krasnoyarsk region

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Наука, инновации и современные глобальные вызовы; Москва; Москва

Год издания: 2017

Ключевые слова: investment potential, investment risk, technospheric security, technogenic risk, environmental risk, intellectual data analysis, artificial neural networks, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, техносферная безопасность, техногенный риск, экологический риск, интеллектуальный анализ данных, искусственные нейронные сети

Аннотация: Инвестиционная привлекательность промышленных регионов России определяется не только наличием соответствующих ресурсов и и уровнем развития инфраструктуры, но и уровнем инвестиционных рисков. Высокий инвестиционный потенциал Красноярского края существенно нивелируется низким инфраструктурным потенциалом и высоким уровнем рисков, в первую очередь - социальных и экологических. В настоящее время практически отсутствуют методики оценки социально-экологических рисков причинения вреда здоровью населения промышленного региона с учетом его специфических особенностей. Для проверки приемлемости использования методов интеллектуального анализа данных для оценки экологических рисков построены нейросетевые модели, описывающие влияния вредных факторов окружающей среды на здоровье населения Красноярска и Красноярского края. The investment attractiveness of industrial regions of Russia is determined not only by the availability of appropriate resources and the level of infrastructure development, but also by the level of investment risks. The high investment potential of the Krasnoyarsk Territory is significantly offset by the low infrastructure potential and high level of risks, primarily social and environmental ones. At present, there are practically no methods for assessing the social and environmental risks of causing harm to the health of the population of the industrial region, taking into account its specific features. To test the acceptability of the use of methods of data mining for the assessment of environmental risks, neural network models describing the effects of harmful environmental factors on the health of the population of Krasnoyarsk and the Krasnoyarsk Territory have been constructed.

Журнал: Наука, инновации и современные глобальные вызовы

Номера страниц: 174-190

Место издания: Москва

Издатель: Научная общественная организация "Профессиональная наука"

• Сугак Е.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)
• Бразговка О.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева)

• РИНЦ (eLIBRARY.RU)