Mundarija Kirish I bob. Demografik tuzilmani tahlil qilish

Foydalanilgan adabiyotlar

1. 
   Berke, PR; Godschalk, DR; Kaiser, EJ; Rodriguez, DA Shahardan foydalanishni rejalashtirish, 5-nashr; Illinoys universiteti matbuoti: Champaign, IL, AQSh, 2006.
   
2. 
   Isserman, AM To'g'ri odamlar, to'g'ri stavkalar: Mintaqalararo kohort-komponent modeli bilan aholi soni va prognozlarini tuzish. J. Am. Reja. Dots. 1993, 59, 45–64.
   
3. 
   Tiebout, CM Mahalliy davlat xarajatlarining sof nazariyasi. J. Siyosiy iqtisodchi. 1956, 64, 416–424.
   
4. 
   Sebula, RJ; Richard, VK. Migratsiya, iqtisodiy imkoniyatlar va hayot sifati haqida eslatma. J. Reg. Sci. 1973, 13, 205–211
   
5. 
   Sebula, RJ; Belton, WJ Oyoq bilan ovoz berish: Amerika hindularining ijtimoiy farovonligi va migratsiyasining tahlili. Am. J. Ekon. Ijtimoiy. 1994, 53, 273–280.
   
6. 
   Sakashita, N.; Hirao, M. Tiebout modelining Yaponiya shaharlariga qo'llanilishi haqida. Rev. Urban Reg. Dev. Stud. 1999, 11, 206–215.
   
7. 
   Sebula, RJ Migration va Tiebout-Tullock gipotezasi qayta ko'rib chiqildi. Am. J. Ekon. Ijtimoiy. 2009, 68, 541–551.
   
8. 
   Etzo, I. Italiyada so'nggi paytlarda mintaqalararo migratsiya oqimlarini belgilovchi omillar: Panel ma'lumotlar tahlili. J. Reg. Sci. 2001, 51, 948–966
   
9. 
   Chen, T.; Guestrin, C. Xgboost: kengaytiriladigan daraxtni kuchaytirish tizimi. 2016 yil 14-19 avgust kunlari San-Fransisko, Kaliforniya, AQSh, Bilimlarni kashf etish va ma'lumotlarni qazib olish bo'yicha 22-chi ACM SIGKDD xalqaro konferentsiyasi materiallarida; 785–794-betlar.
   
10. 
    Le, NQK; Do, DT; Chiu, F.-Y.; Yapp, EKY; Ha, H.-Y.; Chen, C.-Y. XGBoost IDH1 yovvoyi tipdagi glioblastomada MGMT promotorining metillanish holatini tasniflashni yaxshilaydi. J. Pers. Med. 2020, 10, 128
    
11. 
    Bhattacharya, S.; Kaluri, R.; Singx, S.; Alazab, M.; Tariq, U. PCA-Firefly asosidagi yangi XGBoost tasniflash modeli GPU yordamida tarmoqlarda hujumlarni aniqlash. Elektronika 2020, 9, 219
    
12. 
    Yu, B.; Qiu, V.; Chen, C.; Ma, A.; Jiang, J.; Chjou, X.; Ma, Q. SubMito-XGBoost: Bir nechta xususiyat ma'lumotlarini birlashtirish va eXtreme gradientni kuchaytirish orqali oqsil submitoxondrial lokalizatsiyasini bashorat qilish. Bioinformatika 2020, 36, 1074–1081.
    
13. 
    Parsa, AB; Movahedi, A.; Tagipur, X.; Derribl, S.; Mohammadian, AK. Xavfsiz avtomagistrallarga, real vaqtda baxtsiz hodisalarni aniqlash va xususiyatlarni tahlil qilish uchun XGBoost va SHAP qo'llanilishi. Kislota. Analiz. Oldingi. 2020, 136, 105405
    
14. 
    Bi, Y.; Xiang, D.; Ge, Z.; Li, F.; Jia, C.; Song, J. XGBoost va SHAP asosida N7-metilguanozin saytlarini aniqlash uchun izohlanadigan bashorat modeli. Mol. U erda. Nuklein kislotalar 2020, 22, 362–372
    
15. 
    Chjou, J.; Qiu, Y.; Chju, S.; Armagani, DJ; Xandelval, M.; Mohamad, ET XGBoost va Bayesian optimallashtirishdan foydalangan holda qattiq tosh sharoitida TBM avans tezligini baholash. Undergr. Kosmos 2020
    
16. 
    Montiel, J.; Mitchell, R.; Frank, E.; Pfahringer, B.; Abdessalim, T.; Bifet, A. Rivojlanayotgan ma'lumotlar oqimlari uchun adaptiv XGBoost. arXiv 2020, arXiv: 2005.07353.
    
17. 
    Samat, A.; Li, E.; Vang, V.; Liu, S.; Lin, C.; Abuduwaili, J. Meta-XGBoost kengaytirilgan MSER tomonidan boshqariladigan morfologik profillar yordamida giperspektral tasvir tasnifi uchun. Masofaviy Sens. 2020, 12, 1973.
    
18. 
    Chen, C.; Chjan Q.; Yu, B.; Yu, Z.; Lourens, PJ; Ma, Q.; Zhang, Y. XGBoost xususiyatini tanlash va stacked ansambl tasniflagichi yordamida oqsil-oqsil o'zaro ta'sirini bashorat qilishning aniqligini yaxshilash. Hisoblash. Biol. Med. 2020, 123, 103899
    
19. 
    Ma, J.; Cheng, JK; Syu, Z.; Chen, K.; Lin, C.; Jiang, F. XGBoost va Grid Importance Rank yordamida havo ifloslanishini nazorat qilish uchun eng ta'sirli hududlarni aniqlash. J. Toza. Prod. 2020, 274, 122835.
    
20. 
    Goyal, K.; Dumanchich, S.; Blockeel, H. XGBoost-dagi o'zaro ta'sirlar. arXiv 2020, arXiv: 2007.05758
    
21. 
    Xoxreyter, S.; Shmidhuber, J. Uzoq qisqa muddatli xotira. Neyron hisoblash. 1997, 9, 1735–1780.
    
22. 
    Xoxrayter, S.; Shmidhuber, J. LSTM uzoq vaqt kechikish bilan bog'liq qiyin muammolarni hal qila oladi. Nerv ma'lumotlarini qayta ishlash tizimlarining yutuqlarida; MIT Press: Kembrij, MA, AQSh, 1997; 473–479-betlar.
    
23. 
    Gers, FA; Shmidxuber, J.; Cummins, F. Unutishni o'rganish: LSTM bilan doimiy bashorat. Sun'iy neyron tarmoqlar bo'yicha 9-xalqaro konferentsiya materiallarida: ICANN '99, Edinburg, Buyuk Britaniya, 7-10 sentyabr 1999 yil.
    
24. 
    Cho, K.; Van Merrienboer, B.; Gulchehre, C.; Baxdanau, D.; Bougares, F.; Shvenk, X.; Bengio, Y. Statistik mashina tarjimasi uchun RNN kodlovchi-dekoder yordamida iboralarni o'rganish. arXiv 2014, arXiv: 1406.1078.
    
25. 
    Beaufays, F. Google Voice Transkripsiyasi ortidagi neyron tarmoqlari. Google tadqiqot blogi. 2015. Internetda mavjud: