Cluster analysis and individual anthropogenic risk | Научно-инновационный портал СФУ

Cluster analysis and individual anthropogenic risk

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

Конференция: All-Russian Conference with International Participation "Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes", SDM 2021

Год издания: 2021

Ключевые слова: acceptable level of risk, hierarchical clustered analysis, k-means method, territorial risk

Аннотация: Models and assessment methods of anthropogenic risk are analyzed at this article, general basis of mathematical approach for risk analysis is disclosed. Based on multivariate statistic methods, algorithm of analysis for Siberian territories safety is formulated, it allows to define acceptable level of risk for each territorial group (cities with population density more than 70 000, towns with population less than 70 000, and municipals areas). © 2021 Copyright for this paper by its authors.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: CEUR Workshop Proceedings

Выпуск журнала: Vol. 3006

Номера страниц: 526-532

ISSN журнала: 16130073

Издатель: CEUR-WS

Персоны

  • Moskvichev V.V. (Krasnoyarsk Branch of the Federal Research Center for Information and Computational Technologies, Krasnoyarsk, Russian Federation, Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation)
  • Postnikova U.S. (Krasnoyarsk Branch of the Federal Research Center for Information and Computational Technologies, Krasnoyarsk, Russian Federation, Siberian Federal University, Krasnoyarsk, Russian Federation)
  • Taseiko O.V. (Krasnoyarsk Branch of the Federal Research Center for Information and Computational Technologies, Krasnoyarsk, Russian Federation, Reshetnev Siberian State University of Science and Technology, Krasnoyarsk, Russian Federation)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.