Электронный архив
Донецкого национального технического университета (г.Донецк)
Electronic archive of Donetsk national technical university (Donetsk)
 

Расширенный поиск
Главная страница
 
Просмотреть
Разделы
и коллекции
По дате
По автору
По заглавию
По тематике
 
Зарегистрированным:
Обновления на e-mail
Мой архив
ресурсов
Редактировать профиль
 
О DSpace

eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Гірничо-геологічна >
Випуск 12 (173) >

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.ru/handle/123456789/10396

Название: Геоинформационная технология анализа данных мониторинга заболеваемости ОРВИ в Днепропетровской области
Другие названия: Геоінформаційна технологія аналізу даних моніторингу захворюваності ГРВІ у Дніпропетрівській області
Geoinformation technology of influenza morbidity data analysis in Dnipropetrovsk region
Авторы: Сарычева, Л.В.
Качанов, А.В.
Логинов, О.А.
Sarycheva, L.
Loginov, O.
Kachanov, A.
Ключевые слова: ОРВИ
анализ
ГИС-технологии
кластеризация регионов
Geoiconic models
Dnipropetrovsk regions
Geoinformation technology
Дата публикации: 2009
Издатель: ДонНТУ
Библиографическое описание: Наукові праці Донецького національного технічного університету. Серія: Гірничо-геологічна. Випуск 12 (173), 2010 р., 260 с
Серия/номер: Гірничо-геологічна;
Аннотация: Предложена геоинформационная технология анализа пространственно-временных данных заболеваемости населения. Проведен геоинформационный анализ реальных показателей мониторинга заболеваемости гриппом населения регионов (Районов и городов), Днепропетровской области. Построены геотектонические модели, отражающие динамику процесса распространения заболеваемости, районирование территории на основе кластеризации регионов, выделены регионы-аномалии. Показаны возможности ГИС-технологий для генерирования новых знаний.
Описание: Geoinformation technology for spatiotemporal morbidity data analysis is proposed. Geoinformation analysis of Dnipropetrovsk regions influenza sickness rates was carried out. Geoiconic models were built to reproduce: spread of the infection dynamics, area zoning using clustering methods, regions anomalies extraction. GIS-technology data mining abilities are highlighted.
URI: http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/10396
Располагается в коллекциях:Випуск 12 (173)

Файлы этого ресурса:

Файл Описание РазмерФормат
sarycheva.pdf1.82 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.