Данная работа представляет собой обоснование использования и эффективности динамической модели мягкого процесса инвестирования строительства порта. Для этой цели в работе приведены необходимые статистические данные и математические расчёты, которые включают в себя использование различных методов анализа инвестиционного плана, а также ряда методов расчёта стоимости инвестиционных платежей, включая применение для упрощения процесса вычисления цифровой математической среды matLAB.
динамическая модель, инвестирование, инвестиционные платежи
1. А.С. Акопов. Имитационное моделирование: Учебник - М.: Юрайт-Издат, 2021. - 389 с.
2. Гвилия Н.А. Цифровая трансформация корпоративной логистики в условиях устойчивого развития: дис.канд.эконом.наук - М.: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2022. - 440 с.
3. Пушкарёва А.С. Алгоритмизация градостроительного проектирования на примере нового города. - сборник статей Перспективные разработки по приоритетным направлениям развития - М.: МЦНП «Новая наука», 2022. - 170 с.
4. Шиков Н.Н. Динамическая модель инвестиционных вложений в связанные производства. - Экономический вестник ДонГТИ №7, 2021. - 59-64 с.
5. Гончарова А.Р. Формирование укрупненной динамической модели устойчивого развития инфраструктурных объектов - журнал Финансовые рынки и банки №7, 2021. - 214-217 с.
6. Бирев Л.Э., Матросова Е.В. Учетные и динамические методы оценки эффективности инвестиционных проектов - журнал Инновации. Наука. Образование. №32, 2021. - 628-633 с.
7. Kondratyev, S. I. A diagnostic system of an intelligent component based on Bayesian accurate inference networks / S. I. Kondratyev, A. I. Epikhin, S. O. Malakhov // Journal of Physics: Conference Series, Novosibirsk, 12-14 мая 2021 года. - Novosibirsk, 2021. - P. 012022. - DOIhttps://doi.org/10.1088/1742-6596/2032/1/012022. - EDN VGBGQW.
8. Епихин, А. И. Анализ безопасности безэкипажных судов на основе структуры модели риска с использованием сети байеса / А. И. Епихин, Е. В. Хекерт, М. А. Модина // Морские интеллектуальные технологии. - 2021. - № 2-4(52). - С. 38-46. - DOIhttps://doi.org/10.37220/MIT.2021.52.2.067. - EDN ODSQOM.
9. Епихин А.И., Хекерт Е.В., Каракаев А.Б., Модина М.А.Особенности построения прогностической нейро-фаззи сети//Морские интеллектуальные технологии. 2020. № 4-4 (50). С. 13-17.
10. Епихин А.И., Хекерт Е.В., Модина М.А.Принципы нейроуправления и варианты архитектуры нейронных сетей, применительно к сложной динамической системе СЭУ-СУДНО//Морские интеллектуальные технологии. 2020. № 4-4 (50). С. 18-22.
11. Белов, А. А. Применение метода измерения частичных разрядов для определения состояния изоляции высоковольтных вращающихся машин / А. А. Белов, В. В. Шкода, Е. Г. Попова // Технические и технологические системы : Материалы двенадцатой Международной научной конференции, Краснодар, 25-27 ноября 2021 года. - Краснодар: Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом - Юг", 2021. - С. 11-21. - EDN ZRPPSF.
12. Варианты реализации систем управления электронными диагностическими и информационными комплексами посредством микроконтроллера STM32F100C8T6 / Я. М. Кашин, С. В. Климентьев, А. В. Паврозин [и др.] // Электронный сетевой политематический журнал "Научные труды КубГТУ". - 2022. - № 1. - С. 70-78. - EDN SVRGUM.
13. Сюсюка, Е. Н. Физические основы упрочнения поверхностей деталей судовых технических средств нанесением нанопокрытий / Е. Н. Сюсюка, Б. П. Башуров // Эксплуатация морского транспорта. - 2017. - № 4(85). - С. 94-97. - EDN YRPIMH.
