Дадыкин, В.С. и Глушак, Н.В. (2025) Оценка инвестиционного потенциала минерально-сырьевых объектов посредством нечеткой логики и машинного обучения. Вестник ТвГУ. Серия: Экономика и управление (4). С. 131-139. ISSN 2219-1453
![[thumbnail of ЭКОНОМИКА_4_2025_В ПЕЧАТЬ-131-139.pdf]](https://eprints.tversu.ru/style/images/fileicons/application_pdf.png "ЭКОНОМИКА_4_2025_В ПЕЧАТЬ-131-139.pdf") |
PDF
- Опубликованная версия
693kB |
Абстракт
В статье рассматривается методология оценки инвестиционного потенциала минерально-сырьевых объектов с применением современных методов искусственного интеллекта. Предложен комплексный подход, основанный на сочетании нечеткой логики и алгоритмов машинного обучения для повышения точности прогнозирования инвестиционной привлекательности месторождений полезных ископаемых. Целью исследования является разработка усовершенствованной методики оценки, учитывающей многофакторность и неопределенность при анализе минеральносырьевых объектов. В работе проведен анализ существующих подходов к оценке инвестиционного потенциала, выявлены их ограничения и предложены пути их преодоления. Методологическая база исследования включает теорию нечетких множеств, методы машинного обучения и статистического анализа. Разработанная модель позволяет обрабатывать как количественные, так и качественные показатели, характеризующие минерально-сырьевой объект, включая геологические, экономические, экологические и социальные факторы. Практическая значимость работы заключается в создании инструмента, позволяющего инвесторам и добывающим компаниям принимать более обоснованные решения при выборе объектов для инвестирования. Предложенный подход обеспечивает более точную оценку рисков и потенциала месторождений в условиях неопределенности рыночной конъюнктуры. Результаты исследования демонстрируют эффективность предложенной методологии по сравнению с традиционными методами оценки, что подтверждается проведенными экспериментальными расчетами на реальных данных минерально-сырьевых объектов
Абстракт (англ.)
The article discusses the methodology for assessing the investment potential of mineral resources using modern artificial intelligence methods. A comprehensive approach based on a combination of fuzzy logic and machine learning algorithms is proposed to improve the accuracy of forecasting the investment attractiveness of mineral deposits. The aim of the study is to develop an improved assessment methodology that takes into account multifactorial factors and uncertainty in the analysis of mineral resources. The paper analyzes existing approaches to assessing investment potential, identifies their limitations and suggests ways to overcome them. The methodological base of the research includes fuzzy set theory, machine learning and statistical analysis methods. The developed model allows processing both quantitative and qualitative indicators characterizing a mineral resource site, including geological, economic, environmental and social factors. The practical significance of the work lies in creating a tool that allows investors and mining companies to make more informed decisions when choosing investment sites. The proposed approach provides a more accurate assessment of the risks and potential of deposits in conditions of uncertain market conditions. The results of the study demonstrate the effectiveness of the proposed methodology in comparison with traditional assessment methods, which is confirmed by experimental calculations based on real data from mineral resources
Repository Staff Only: item control page