Eastern-European Journal of Enterprise Technologies
Not a member yet
10487 research outputs found
Sort by
Розробка методу глибокого навчання для розпізнавання складних шаблонів у великих даних
No full textThe object of this study is the process and analysis of intelligent recognition and classification of spatiotemporal patterns in large arrays of streaming data. The problem to be solved is the absence of a deep learning framework that can guarantee adaptability to rapidly changing concepts, efficient computation for continuous data streams, and the transparency of the prediction process when working with heterogeneous and dynamically changing sources of big data used to support decision making.
The developed programing framework applies convolutional neural network- long short – term memory networks with an attention-gating mechanism that enables detection of spatiotemporal dependencies and exhibits model interpretation of decisions. Extensive evaluation of the implemented system using multivariate flow-based data demonstrated the performance capabilities of the system with a classification accuracy of 0.98, F1 score of 0.97, area under the receiver operating characteristic curve of 0.99 and Harmonic Score of 0.90. The interpretation of the results is summarized by the interaction of multilevel feature extraction followed by an optimization process through Kullback-Leibler divergence that ensures reliable online drift detection and automatic models re-training. Additional contributions of the systematic use of the framework included interpretable decisions using Shapley Additive explanations and gradient-weighted class activation mapping visualizations. It has a strong evidence of sustained reliable model performance in non-stationarity data conditions and streaming data. The outcome of this study embodies significant practical implications toward the creation of real-time decision-support systems in domains. Finally, the structured framework can also be utilized for future investigations into the development of highly scalable, explainable, and trust-worthy artificial intelligence architectures.Об'єктом цього дослідження є процес та аналіз інтелектуального розпізнавання та класифікації просторово-часових шаблонів у великих масивах потокових даних. Проблема, яку необхідно вирішити, полягає у відсутності системи глибокого навчання, яка може гарантувати адаптивність до швидкозмінних концепцій, ефективне обчислення для безперервних потоків даних та прозорість процесу прогнозування під час роботи з гетерогенними та динамічно змінними джерелами великих даних, що використовуються для підтримки прийняття рішень.
Розроблена система програмування використовує згорткову нейронну мережу з довгою короткочасною пам'яттю та механізмом контролю уваги, що дозволяє виявляти просторово-часові залежності та демонструє модельну інтерпретацію рішень. Широка оцінка реалізованої системи з використанням багатовимірних потокових даних продемонструвала можливості системи з точністю класифікації 0,98, показником F1 0,97, площею під кривою робочої характеристики приймача 0,99 та показником гармоніки 0,90. Інтерпретація результатів підсумована взаємодією багаторівневого вилучення ознак, а потім процесом оптимізації за допомогою дивергенції Кульбака-Лейблера, що забезпечує надійне онлайн-виявлення дрейфу та автоматичне перенавчання моделей. Додатковий внесок систематичного використання фреймворку включав інтерпретовані рішення з використанням адитивних пояснень Шеплі та візуалізацій карт активації класів з градієнтною вагою. Це має вагомі докази стійкої надійної роботи моделі в умовах нестаціонарності даних та потокових даних. Результати цього дослідження мають значні практичні наслідки для створення систем підтримки прийняття рішень у реальному часі в предметних областях. Нарешті, структурований фреймворк також може бути використаний для майбутніх досліджень розробки високомасштабованих, гідних надії та надійних архітектур штучного інтелекту
Розробка рецептур геобетонів на основі активованого шламу каменеобробки для зменшення споживання природних ресурсів
No full textThis study investigates concrete mixtures modified by partial or complete replacement of cement and sand with granite and gabbro sludge from stone-processing plants, activated with a 12M NaOH solution to improve their mechanical properties and microstructure.
The task addressed relates to the excessive accumulation of sludge waste from the stone-processing industry, which pollutes the environment and predetermines the need to reduce the consumption of natural resources (cement and sand) in concrete production. This production is accompanied by high CO2 emissions and significant costs. All these factors necessitate designing environmentally friendly and economically viable construction materials.
The study investigated the effect of replacing cement (0–100%) and sand (0–100%) with a mixture of granite and gabbro sludge on compressive strength and ultrasonic pulse velocity after 7, 14, and 28 days of curing. Replacing up to 30% of sand provides a compressive strength of 45–50 MPa while replacing up to 20% of cement provides 30–32 MPa on day 28, meeting structural requirements (>10 MPa). The ultrasonic velocity (4200–4300 m/s at 30% sand replacement and 3800–4000 m/s at 20% cement replacement) indicates the preservation of a dense structure.
Distinguishing features of the results are attributed to the combination of granite and gabbro sludge activated with NaOH that produces a microfiller effect and enables pozzolanic activity. This makes it possible to reduce sand consumption by 30% and cement by 20% without a significant loss of strength. Unlike conventional mixtures or solutions using only one type of sludge, strength reduction proceeds more slowly due to fewer microcracks.
The results are suitable for producing environmentally friendly concrete for road and residential construction under moderately aggressive environmental conditions. The optimal replacement (30% sand or 20% cement) is effective under both laboratory and industrial conditions, provided that the sludge has a homogeneous composition and is activated with NaOHОб’єкт дослідження є бетонні суміші, модифіковані шляхом часткової або повної заміни цементу та піску гранітним і габровим шламом каменеобробних підприємств, з активацією 12М розчином NaOH для покращення їхніх механічних властивостей і мікроструктури.
Проблема, яка вирішувалась, полягає в тому, що надмірне накопичення шламових відходів каменеобробної промисловості забруднює довкілля, що викликає потребу в зниженні споживання природних ресурсів (цементу, піску) у виробництві бетону. Це виробництво супроводжується високими викидами CO₂ і значними витратами. Усе це вимагає розробки екологічно чистих та економічно вигідних будівельних матеріалів.
Досліджено вплив заміни цементу (0–100%) та піску (0–100%) сумішшю гранітного та габрового шламу на міцність на стиск і швидкість поширення ультразвуку після 7, 14 і 28 діб тверднення. Заміна піску до 30% забезпечує міцність 45–50 МПа, а цементу до 20% – 30–32 МПа на 28-му добу, що відповідає конструкційним вимогам (>10 МПа). Швидкість ультразвуку (4200–4300 м/с при 30% заміни піску та 3800–4000 м/с при 20% заміни цементу) вказує на збереження щільної структури.
Особливості та відмінності результатів полягають в тому, що використання комбінації гранітного та габрового шламу з активацією NaOH забезпечує мікрофілерний ефект і пуцоланову активність. Це дозволяє зменшити споживання піску на 30% і цементу на 20% без значної втрати міцності. На відміну від традиційних сумішей чи рішень з одним типом шламу, міцність падає швидше через утворення мікротріщин.
Результати придатні для виробництва екологічно чистих бетонів для будівництва доріг і житлових споруд за умов помірно агресивних середовищ. Оптимальна заміна (30% піску або 20% цементу) ефективна в лабораторних і промислових умовах, якщо шлам має однорідний склад і активується NaO
Вибір гелеутворювачів для досягнення високої гомогенності концентрованого продукту з плодів айви (Cydonia oblonga) із застосуванням теорії графів
No full textThis study investigates the quality of a concentrated quince fruit product. Given the widespread use of concentrated fruit products, particularly quince jelly, in various climatic zones, as well as their potential as a medicinal and dietary product, assessing product quality using mathematical methods, particularly graph theory, is of interest in processing technology.
Quince fruits, with their rich chemical composition, stand out among other fruits with their pleasant aroma. These volatile components migrate into the finished product, even after the raw materials are processed. Quince jelly is obtained by concentrating the juice, resulting in the formation of a colloidal system. However, manufacturing the product using gel technology, or more accurately, sol-gel technology, is determined by the added ingredients and environmental parameters. The advantage of this technology is that the resulting product has a more homogeneous appearance and a pleasant taste. The viscosity of the resulting product varies little across grades, averaging 2.17∙104 mPa∙s, and its Valent strength is 400. In terms of material flows, the consumption per ton of finished product was 1,328 kg.
The structure of fruit jelly is formed by the addition of gelling agents to the juice. Therefore, this product is not considered the result of a strict sol-gel processing method, where the transition from sol to gel structure occurs through chemical reactions. In fruit jelly, the ingredients themselves create a three-dimensional network structure, but not a solid crystalline one. This network structure is formed by hydrolysis of pectin substances and the polycondensation of polygalacturonic acids, resulting in the formation of salt bridges.Об’єктом дослідження є якість концентрованого продукту з плодів айви. З огляду на широке поширення концентрованих фруктових продуктів, зокрема желе з плодів айви, у різних кліматичних зонах, а також їхню перспективність як лікувального й дієтичного продукту, становить інтерес оцінювання якості продукції із застосуванням математичних методів, зокрема теорії графів у технології її перероблення. Відомо, що плоди айви, маючи багатий хімічний склад, істотно вирізняються серед інших плодів приємним ароматом. Ці леткі компоненти переходять у готовий продукт навіть після технологічної обробки сировини. Оскільки желе з плодів отримують шляхом концентрування соку, внаслідок чого формується колоїдна система, виготовлення продукту з використанням гелевої, точніше золь-гель, технології визначається доданими інгредієнтами та параметрами середовища. Перевагою цієї технології є те, що отриманий продукт має більш гомогенний вигляд і приємні органолептичні властивості. В’язкість отриманого продукту за сортами відрізняється незначно і в середньому становить 2,17·10⁴ мПа·с, а міцність за Валентом дорівнює 400. За матеріальними потоками витрати на 1 т готового продукту становили 1328 кг.Структура фруктового желе формується завдяки додаванню до соку драглеутворювальних компонентів. Тому такий продукт не вважається результатом застосування строгого золь-гель методу перероблення, за якого перехід золя в гелеву структуру відбувається внаслідок хімічних реакцій. У фруктовому желе інгредієнти самі формують тривимірну сітчасту структуру, проте не тверду кристалічну. Така сітчаста структура утворюється внаслідок гідролізу пектинових речовин і поліконденсації полігалактуронових кислот з утворенням сольових містків
Розроблення напрямів впливу економіки діджиталізації на ефективність системи управління транспортним підприємством
No full textThis study investigates approaches to the formation of the digital economy and their impact on the management system at a transportation enterprise. Under martial law, transportation becomes a means of implementing production relations in the economic environment. Transportation of goods and passengers by land transport is an element of the activation of the economic system, the digitalization of which is a lever for modernizing productive forces and relevant production relations. The task addressed is related to determining the impact of digital technologies on the management system at a transport enterprise.
Studying the economics of digitalization makes it possible to identify the accents and components of the management system at various enterprises, and transport enterprises in particular. Such research is necessary to outline the conditions for management improvements and the economic system of digitalization of the transport industry. Understanding the directions of using digitalization is useful in modernizing the managerial and economic levers of influence on profit. Such directions are the use of artificial intelligence, information technologies, telecommunications gadgets, social media, and various applications, as well as electronic document management. These levers are actively used in the activities of transport companies. Thus, the current study is aimed at identifying the most indicative directions in digitalization to understand their nature and the consequences of their application in the practice of transport enterprises.
Conclusions from the study make it possible to understand the essence of the digital economy and the conditions for its use in the formation of various types of systems, including management systems. An enterprise was chosen as an example, on the basis of which a multifactor regression analysis was conducted. The results of this analysis highlight the conclusion that digitalization does not actively affect the profitability of the enterprise and is a factor that indirectly provides the company's income.Об’єктом дослідження виступають підходи до формування цифрової економіки та їх вплив на систему управління транспортним підприємством. За умов військового стану транспортування стає засобом здійснення виробничих зв’язків в економічному середовищі. Перевезення вантажів і пасажирів наземним транспортом є елементом активізації економічної системи, цифровізація якої є важелем осучаснення продуктивних сил та відповідних виробничих відносин. Проблема, яка вирішується, пов’язана з визначенням впливу цифрових технологій на систему менеджменту транспортного підприємства.
Дослідження економіки діджиталізації дозволяє виявити акценти та компоненти системи управління різними підприємствами і транспортними зокрема. Таке дослідження необхідне для окреслення умов розвитку управління та економічної системи цифровізації транспортної галузі. Розуміння напрямів використання діджиталізації стає у нагоді при модернізації управлінських та економічних важелів впливу на отримання прибутку. Такі напрями – це використання штучного інтелекту, інформаційних технологій, телекомунікаційних гаджетів, соціальних медіа та різних застосунків, а також електронного документообігу. Ці важелі активно застосовуються в діяльності транспортних компаній. Таким чином, дослідження було спрямоване на виявлення найбільш показових напрямів діджиталізації для розуміння їх природи та наслідків застосування у практиці транспортних підприємств.
Висновки, отримані в результаті дослідження, дозволяють зрозуміти сутність цифрової економіки та умови її використання при формуванні систем різного роду та управлінських зокрема. Як приклад було обране підприємство, на базі якого було проведено багатофакторний регресійний аналіз. Результати цього аналізу засвічують висновок про те, що діджиталізація не активно впливає на прибутковість підприємства і є тим чинником, що опосередковано забезпечує дохід компані
Вдосконалення терморадіаційної стрічкової сушарки з рекуперацією та автономною вентиляцією
No full textThis study considers the process of IR drying of organic raw materials and semi-finished products of mixed composition. A limitation of this process is the insufficient uniformity of drying and preservation of biologically active substances. To address this challenge, the structure of a film-like electric heater of radiating type has been improved by combined heat supply and conductive drying under autonomous ventilation conditions (15…30 W). A universal conveyor belt with replaceable modules expands the range of organic agricultural raw materials and semi-finished products of mixed composition during low-temperature drying (45…65°C).
The drying duration is reduced by 30…35% with an increase in the residual content of biologically active substances by 15…20% compared to the base device. For apples of the Gala variety, the residual content of vitamin C after IR drying was 82.0 ± 3.1 mg/100 g, which is 20% more than in the prototype (68.0 ± 2.5 mg/100 g). In carrots of the Shantane variety, the residual content of β-carotene after IR drying was 87 ± 2.5%, which is 17% higher than in the prototype (70 ± 3%). In chokeberry, the preservation of anthocyanins is 92 ± 3%, in contrast to the prototype (76 ± 4%), in parsley, the preservation of chlorophylls is 82 ± 4% (the prototype is 65 ± 5%). In meat and vegetable semi-finished products, the preservation of antioxidant activity is 84 ± 2% (versus 72 ± 3%).
The combination of film-like heating, recovery of secondary warm air, autonomous ventilation by Peltier elements, solar collector, and photovoltaic panel with battery contributes to resource saving (20…30%) and stabilization of the temperature field (ΔT = 12…18°C). The results confirm the functional and modular properties of the improved device for the “from farm to fork” system for the production of functional semi-finished products with a high degree of readiness.Об’єктом дослідження є процес ІЧ-сушіння органічної сировини та напівфабрикатів змішаного складу. Є проблема цього процесу у недостатній рівномірності сушіння та збереженні біологічно активних речовин. Для усунення проблеми вдосконалено конструкцію шляхом комбінованого теплопідведення плівкоподібного електронагрівача випромінювального типу та кондуктивного сушіння в умовах автономного вентилювання (15…30 Вт). Універсальна конвеєрна стрічка зі змінними модулями розширює асортимент органічної агросировини та напівфабрикатів змішаного складу при низькотемпературному сушінні (45…65 °C).
Скорочуються тривалість сушіння на 30…35% із підвищенням залишкового вмісту біологічно активних речовин на 15…20% порівняно з базовим апаратом. Для яблук сорту «Гала» залишковий вміст вітаміну С після ІЧ-сушіння становив 82,0 ± 3,1 мг/100 г, що на 20% більше ніж у прототипі (68,0 ± 2,5 мг/100 г). У моркві сорту «Шантане» залишковий вміст β-каротину після ІЧ-сушіння становив 87 ± 2,5%, що на 17% вище, ніж у прототипі (70 ± 3%). В аронії чорноплідній збереження антоціанів – 92 ± 3 %, на відміну від протипу (76 ± 4%), у петрушці листовій збереження хлорофілів – 82 ± 4% (прототип – 65 ± 5%). У м’ясо-рослинних напівфабрикатах збереження антиоксидантної активності – 84 ± 2% (проти 72 ± 3%). Комбінування плівкоподібного нагріву, рекуперації вторинного теплого повітря, автономної вентиляції за рахунок елементів Пельтьє, сонячного колектору та фотоелектричної панелі з акумуляторною батареєю сприяє ресурсоощадності (20…30%) та стабілізації температурного поля (ΔT = 12…18 °C). Результати підтверджують функціонально-модульні властивості вдосконаленого апарату для системи «від лану до столу» з виробництва функціональних напівфабрикатів високого ступеня готовност
Визначення впливу температурного режиму теплогенеруючої установки на ефективність електрогідроімпульсного знежирювання органічних матеріалів
No full textThe object of the study is to processing of organic waste using less energy-consuming technologies. This article discusses the issues of improving energy conversion methods aimed at efficient processing of organic waste using less energy-consuming technologies.
Shock waves and local micro sources of high temperatures and pressures destroy cellular and intercellular structures of organic material. In the course of experimental work, it was found that the effective isolation of valuable components from waste organic material depends on the discharge voltage and the capacity of the storage capacitor. During operation, the optimal temperature of the working medium was set in the range of 36−50°C and the maximum product yield was observed at an energy in the range of 120−240 J on the switching device. The maintenance of this temperature range is provided by a hydrodynamic installation, which creates a constant and uniform heating of the working cell of the electrohydroimpulse installation. Due to intensive hydrodynamic processes such as turbulence, cavitation, and local pressure drops, heat is distributed evenly, which ensures efficient processing of organic materials and process stability. The triglyceride fraction is an indispensable source of raw materials not only in the food industry, but also for medicine, construction, and industry (for lubricating machine parts and measuring instruments)Об'єктом дослідження є переробка органічних відходів з використанням менш енергоємних технологій. У цій статті розглядаються питання вдосконалення методів перетворення енергії, спрямованих на ефективну переробку органічних відходів з використанням менш енергоємних технологій.
Ударні хвилі та локальні мікроджерела високих температур і тисків руйнують клітинні та міжклітинні структури органічного матеріалу. У процесі експериментальної роботи було встановлено, що ефективне виділення цінних компонентів з відходів органічного матеріалу залежить від напруги розряду та ємності накопичувального конденсатора. Під час роботи оптимальна температура робочого тіла встановлювалася в діапазоні 36−50°C, а максимальний вихід продукту спостерігався при енергії в діапазоні 120−240 Дж на комутаційному пристрої. Підтримка цього температурного діапазону забезпечується гідродинамічною установкою, яка створює постійний та рівномірний нагрів робочої комірки електрогідроімпульсної установки. Завдяки інтенсивним гідродинамічним процесам, таким як турбулентність, кавітація та локальні перепади тиску, тепло розподіляється рівномірно, що забезпечує ефективну переробку органічних матеріалів та стабільність процесу. Тригліцеридна фракція є незамінним джерелом сировини не лише в харчовій промисловості, але й для медицини, будівництва та промисловості (для змащування деталей машин та вимірювальних приладів
Визначення зміни кислотного занурення та покриття бетоном залежно від ширини тріщини залізобетонних балок
No full textThis paper discusses the effect of acidic environments on concrete structures, particularly crack width. This study was conducted to investigate the effect of acid ph on crack width in reinforced concrete beams with different cover depths. Reinforced concrete beams were immersed in phosphoric acid (H3PO4) solution with a pH of 5.0 for 28 days using this technique. Three concrete cover thicknesses were tested: 20 mm, 30 mm, and 40 mm. The materials used include coarse aggregate, fine aggregate, cement and phosphoric acid solution. Crack width, concrete compressive strength and steel stress were measured while the two-span beams with different section shapes experiencing point loads. The findings demonstrated that exposure of concrete to an acidic environment led to a decrease in compressive strength between 15% and 40%, cracking becoming significant with the beams having thin layers, while these results range a crack width ranging from no visible cracks until cracks resulted opened up. Crack width is directly dependent upon the thickness of concrete, for thicker concrete layer reducing crack width. On the other hand, steel stress increases crack width, with more the steel stress greater is crack wider. This study is unique in that an empirical formula related to crack width can be used for the prediction and has a good agreement with experimental results. The results yield new understanding on the significance of controlling concrete cover depth and steel stress level in the design methodologies for reinforced-concrete structures to be more acid-resisting. These findings may have implications for the design of reinforced concrete structures that are more resistant to acidic environmental conditionsУ цій статті розглядається вплив кислого середовища на бетонні конструкції, зокрема на ширину тріщин. Це дослідження було проведено для вивчення впливу кислотного pH на ширину тріщин у залізобетонних балках з різною глибиною покриття. Залізобетонні балки були занурені в розчин фосфорної кислоти (H3PO4) з pH 5,0 на 28 днів за допомогою цієї методики. Були випробувані три товщини бетонного покриття: 20 мм, 30 мм та 40 мм. Використані матеріали включали крупний заповнювач, дрібний заповнювач, цемент та розчин фосфорної кислоти. Ширину тріщини, міцність бетону на стиск та напруження сталі вимірювали, коли двопрольотні балки з різною формою перерізу зазнавали точкових навантажень. Результати показали, що вплив бетону на кисле середовище призвів до зниження міцності на стиск від 15% до 40%, причому розтріскування стало значним у балках з тонкими шарами, тоді як ці результати варіюються від відсутності видимих тріщин до їх розкриття. Ширина тріщини безпосередньо залежить від товщини бетону, причому товщий шар бетону зменшує ширину тріщини. З іншого боку, напруження сталі збільшує ширину тріщини, і чим більше напруження сталі, тим ширша тріщина. Це дослідження унікальне тим, що для прогнозування можна використовувати емпіричну формулу, пов'язану з шириною тріщини, і вона добре узгоджується з експериментальними результатами. Результати дають нове розуміння важливості контролю глибини бетонного шару та рівня напружень у сталі в методологіях проектування залізобетонних конструкцій для підвищення кислотостійкості. Ці результати можуть мати значення для проектування залізобетонних конструкцій, більш стійких до кислотних умов середовищ
Удосконалення контролю експлуатаційних характеристик електрорухомого складу метрополітену шляхом застосування ретроспективного методу розрахунку пасажиропотоків
No full textThis study investigates the process that forms operational loads on the electric rolling stock within a city’s underground railroad system. The task addressed relates to the impossibility to directly measure passenger flows on separate sections of the network because most control systems only record passenger entry and exit events without tracking their full route. This creates analytical gaps and makes it impossible to accurately assess the actual load, which is critical for technical diagnostics as well as maintenance.
To solve this problem, a method for estimating passenger flows has been devised, based on stochastic modelling of passenger movement on an oriented graph of the transport network.
An approach to load estimation has been proposed, the distinctive feature of which is the rejection of determining a single most probable route for each passenger. Instead, the conditional "weight" of a passenger is probabilistically distributed among the set of all possible routes that could lead him/her from the potential entry station to the actual exit station within time constraints.
Method verification by simulation on a conditional network showed high accuracy of the results (the average relative error did not exceed 0.5%). The distribution of errors is symmetrical, close to normal, and concentrated around zero, which indicates the absence of systematic deviations. The accuracy is attributed to the fact that the probability distribution makes it possible to level out the uncertainty of the passenger’s choice of a specific route and obtain an objective integrated assessment of the load at the level of individual routes.
The scope of practical application of the results includes technical monitoring systems for rolling stock, adaptive repair planning, optimization of timetables, as well as improvement of transport safety in the context of using anonymous means of payment for travelОб’єктом дослідження є процес формування експлуатаційних навантажень на електрорухомий склад метрополітену. Вирішується проблема неможливості прямого вимірювання пасажиропотоків на окремих ділянках мережі через те, що більшість систем контролю фіксують лише події входу та виходу пасажирів, не відстежуючи повний маршрут. Це створює аналітичні прогалини та унеможливлює точну оцінку реального навантаження, що є критичним для технічної діагностики та планування обслуговування.
Для вирішення цієї проблеми розроблено метод оцінювання пасажиропотоків, що ґрунтується на стохастичному моделюванні переміщення пасажира на орієнтованому графі транспортної мережі.
Запропоновано метод оцінки навантаження, відмінною рисою якого є відмова від визначення єдиного найімовірнішого шляху для кожного пасажира Натомість, умовна «вага» пасажира ймовірнісно розподіляється між множиною всіх допустимих маршрутів, які могли привести його від потенційної станції входу до фактичної станції виходу в межах часових обмежень.
Апробація методу шляхом імітаційного моделювання на умовній мережі показала високу точність отриманих результатів (середня відносна похибка не перевищила 0.5%). Розподіл похибок є симетричним, близьким до нормального і зосередженим біля нуля, що свідчить про відсутність систематичних відхилень. Точність пояснюється тим, що ймовірнісний розподіл дозволяє нівелювати невизначеність вибору пасажиром конкретного шляху та отримати об'єктивну інтегровану оцінку навантаження на рівні окремих перегонів.
Сфера практичного використання результатів охоплює системи технічного моніторингу стану рухомого складу, адаптивне планування ремонтів, оптимізацію графіків руху та підвищення безпеки перевезень в умовах використання знеособлених засобів оплати проїзд
Визначення перспектив сталого розвитку молочного сектору
No full textThe dairy sector represents a fundamental component of the agro-industrial complex, ensuring food security and contributing to the sustainable development of rural areas. The object of the study is the dairy industry of the Republic of Kazakhstan, while the core problem addressed is the need to enhance its resilience under conditions of limited investment attractiveness, weak infrastructure, and structural imbalance between production and processing capacities.
The research results reveal a set of systemic problems: insufficient breeding practices, shortage of high-quality fodder, underdeveloped milk processing facilities, and low competitiveness of dairy products in international markets. Quantitative analysis has shown that the average milk yield per cow remains at 2,400–2,600 kg per year, which is 2.5–3 times lower than in leading dairy-producing countries. In addition, only 65–70% of raw milk is processed at industrial facilities, leaving a significant share in the informal sector.
The interpretation of the findings demonstrates that the successful development of the dairy sector depends on a systemic approach to resource efficiency, technological modernization, and the establishment of a balanced agricultural policy. A distinctive feature of the study is the comprehensive assessment of institutional and technological factors, which allowed the identification of sustainable mechanisms for improving both milk production and processing efficiency.
The practical significance of the results lies in their applicability for the development of state support strategies for the agro-industrial complex, the design of regional agricultural modernization programs, as well as the activities of dairy processing enterprises focused on export promotion and strengthening domestic competitivenessМолочний сектор є фундаментальним компонентом агропромислового комплексу, забезпечуючи продовольчу безпеку та сприяючи сталому розвитку сільських територій. Об'єктом дослідження є молочна промисловість Республіки Казахстан, а основною проблемою є необхідність підвищення її стійкості в умовах обмеженої інвестиційної привабливості, слабкої інфраструктури та структурного дисбалансу між виробничими та переробними потужностями.
Результати дослідження виявляють низку системних проблем: недостатні методи розведення, дефіцит високоякісних кормів, нерозвинені молокопереробні потужності та низьку конкурентоспроможність молочної продукції на міжнародних ринках. Кількісний аналіз показав, що середній надій на корову залишається на рівні 2400–2600 кг на рік, що в 2,5–3 рази нижче, ніж у провідних країнах-виробниках молочної продукції. Крім того, лише 65–70% сирого молока переробляється на промислових підприємствах, залишаючи значну частку в неформальному секторі.
Інтерпретація результатів дослідження демонструє, що успішний розвиток молочного сектору залежить від системного підходу до ресурсоефективності, технологічної модернізації та встановлення збалансованої сільськогосподарської політики. Відмінною особливістю дослідження є комплексна оцінка інституційних та технологічних факторів, що дозволило визначити стійкі механізми підвищення як виробництва молока, так і ефективності переробки.
Практичне значення результатів полягає в їх застосовності для розробки стратегій державної підтримки агропромислового комплексу, розробки регіональних програм модернізації сільського господарства, а також діяльності підприємств з переробки молока, спрямованої на просування експорту та зміцнення внутрішньої конкурентоспроможност
Впровадження гібридного глибокого навчання CNN-lstm для прогнозування відшкодування витрат в контексті оптимізації стратегічного управління лоукост-перевізниками в авіакомпанії PT Lion Mentari
No full textThe object of this research is the cost recovery prediction model of low-cost airlines. The challenge faced is the complexity of the airline’s financial and operational patterns, which encompass spatial and temporal interactions, making it difficult for a single prediction model to produce accurate and stable estimates. This challenge directly impacts management’s ability to develop effective strategies, including fare setting, fuel cost control, and flight route planning. To address this issue, this research implements a hybrid deep learning approach, CNN-LSTM. The CNN is used to extract spatial features from multivariate data, while the LSTM captures long-term temporal dependencies with a complex memory update mechanism. The integration of these two models allows for richer data pattern processing than a single model, resulting in more accurate predictions that align closely with actual conditions. The research interpretation indicates that the hybrid model is able to leverage the strengths of each component: CNN in extracting local features and LSTM in understanding temporal dynamics. This is reflected in the prediction results, which show a smaller deviation from the actual data compared to either CNN or LSTM alone. Based on the test results on cost recovery data for 14 periods, the three models CNN, LSTM, and CNN-LSTM hybrid showed high and stable accuracy in following the actual value pattern. From the first to the fourth period, all models produced results very close to the actual value, with an average difference below 0.02. For example, in the fourth period, the actual value of 0.88 was well predicted by CNN (0.91), LSTM (0.886), and CNN-LSTM (0.876). However, in the sixth to ninth periods, there was a slight decrease in accuracy as the actual value decreased, especially in the ninth period when the value of 0.74 was only predicted by 0.731 by CNN, 0.74 by LSTM, and 0.732 by the hybrid model. The implementation of the CNN-LSTM hybrid not only improves the accuracy and reliability of cost recovery predictions but also provides strategic value for PT Lion Mentari Airlines management, supporting more efficient and optimal decision-making to enhance the low-cost carrier’s competitivenessОб'єктом дослідження є модель прогнозування відшкодування витрат лоукост-авіакомпаній. Проблема полягає в складності фінансових та операційних моделей авіакомпанії, які охоплюють просторові та часові взаємодії, що ускладнює отримання точних та стабільних оцінок за допомогою однієї моделі прогнозування. Ця проблема безпосередньо впливає на здатність керівництва розробляти ефективні стратегії, включаючи встановлення тарифів, контроль вартості палива та планування маршрутів польотів. Для вирішення цієї проблеми в цьому дослідженні застосовується гібридний підхід глибокого навчання, CNN-LSTM. CNN використовується для вилучення просторових ознак з багатовимірних даних, тоді як LSTM фіксує довгострокові часові залежності за допомогою складного механізму оновлення пам'яті. Інтеграція цих двох моделей дозволяє обробляти більш насичену інформацію про моделі, ніж одна модель, що призводить до точніших прогнозів, які точно відповідають фактичним умовам. Інтерпретація дослідження показує, що гібридна модель здатна використовувати сильні сторони кожного компонента: CNN у вилученні локальних ознак та LSTM у розумінні часової динаміки. Це відображається в результатах прогнозування, які показують менше відхилення від фактичних даних порівняно з CNN або LSTM окремо. На основі результатів тестування даних про відшкодування витрат за 14 періодів, три моделі – CNN, LSTM та гібридна CNN-LSTM – продемонстрували високу та стабільну точність у відстеженні закономірності фактичного значення. З першого по четвертий період усі моделі дали результати, дуже близькі до фактичного значення, із середньою різницею менше 0,02. Наприклад, у четвертому періоді фактичне значення 0,88 було добре передбачено CNN (0,91), LSTM (0,886) та CNN-LSTM (0,876). Однак у шостий-дев'ятий періоди спостерігалося незначне зниження точності зі зменшенням фактичного значення, особливо у дев'ятому періоді, коли значення 0,74 було передбачено лише 0,731 CNN, 0,74 LSTM та 0,732 гібридною моделлю. Впровадження гібрида CNN-LSTM не тільки підвищує точність та надійність прогнозів окупності витрат, але й забезпечує стратегічну цінність для керівництва PT Lion Mentari Airlines, підтримуючи більш ефективне та оптимальне прийняття рішень для підвищення конкурентоспроможності лоукост-перевізник