Представление и оценка экономической ситуации в регионе с использованием искусственных нейронных сетей

Биденко, С.И. и Зеленков, Г.А. и Мамагулашвили, Д.И. и Хекерт, Е.В. и Храмов, И.С. (2018) Представление и оценка экономической ситуации в регионе с использованием искусственных нейронных сетей. Вестник ТвГУ. Серия: Экономика и управление (4). С. 146-155. ISSN 2219-1453

[thumbnail of Вест.ТвГУ_Экономика_2018_4_С.146-155.pdf]

PDF - Опубликованная версия
820kB

Абстракт

Цель работы – интеграция аппарата искусственных нейронных сетей в процедуры территориального анализа региональной экономической ситуации. Дана характеристика содержательных и пространственных параметров экономической категории «хозяйственная активность региона». Уточнено содержание задачи оценки экономической ситуации в регионе. Научная новизна: сформулированы требования к формализованному представлению экономической ситуации в территории региона для содержательного и пространственного анализа и оценки хозяйственной активности с помощью аппарата искусственных нейронных сетей. Определен порядок формирования целевых параметров и диапазон выходных оценок. Предложена реализация искусственной нейронной сети в формулировке «задача классификации». В качестве базовой структуры нейронной сети предложена рекуррентная нейронная сеть с архитектурой типа «многослойный перцептрон». Разработана математическая модель применения нейронной сети в виде системы дифференциальных уравнений с запаздыванием. Выполнена формализация задачи управления обучением нейронной сети в виде целевого функционала. Обоснован механизм обучения нейронной сети в виде доработанного алгоритма обратного распространения ошибки, являющийся оптимальным для задачи классификации с применением рекуррентной нейронной сети. Выполнено тестирование предложенной методики на наборах данных, описывающих динамику отдельных показателей сельскохозяйственного производства в Тверской области. Предложенная методика использования аппарата искусственных нейронных сетей отличающаяся применением спроектированных и обученных на оригинально сформированных априорных наборах данных ИНС

Абстракт (англ.)

The article investigates the integration of artificial neural networks mechanism into the process of territorial analysis of regional economic activity. The authors analyze the content and spacious data of the category of “economic activity of a region”. The article highlights the essence of the assessment of economic situation in a region. The scientific novelty consists in demands formulation relating to a formalized presentation of an economic situation on a region’s territory which helps to carry out a comprehensive analysis of economic activity through the mechanism of artificial neural networks. The authors identify the sequence of target parameters formation and the scope of output estimates. The research offers the implementation of artificial neural network according to the “classification task” formula. The authors propose recurrent neural network with the architecture of "multi-layer perceptron" as a basic structure of the neural network. The article develops a mathematical model of neural network application as a system of differential equations with a delay. The proposed method has been tested on the number of data describing the dynamics of some agricultural parameters in the Tver region

Тип объекта:	Статья
Сведения об авторах:	БИДЕНКО Сергей Иванович – доктор технических наук, профессор, проректор по материально-техническому развитию, старший научный сотрудник управления научных исследований, Тверской государственный университет, г. Тверь, ЗЕЛЕНКОВ Геннадий Анатольевич – доктор физико-математических наук, доцент, профессор кафедры системного анализа и управления процессами на водном транспорте, Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, МАМАГУЛАШВИЛИ Давид Ильич – кандидат экономических наук, доцент, зав. кафедрой экономики и управления производством, директор института экономики и управления, Тверской государственный университет, г. Тверь, ХЕКЕРТ Евгений Владимирович – доктор технических наук, профессор, проректор, Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова, г. Новороссийск, ХРАМОВ Игорь Сергеевич – аспирант, Тверской государственный университет, г. Тверь
Ключевые слова:	территориальная экономическая ситуация, пространственный анализ, оценка обстановки, искусственная нейронная сеть
Ключевые слова (англ.):	territorial economic situation, spatial analysis, situation assessment, artificial neural network
Категории:	9 География. Биографии. История > 91 География. Географические исследования Земли и отдельных стран. Путешествия. Региональная география > 910 Общие вопросы. География как наука. Географические исследования. Путешествия > 910.2 Методы и техника географических и экспедиционных исследований. Путешествия > 910.27 Географическое картирование. Тематическое полевое картирование 9 География. Биографии. История > 91 География. Географические исследования Земли и отдельных стран. Путешествия. Региональная география > 913 Региональная география в целом. География древнего и современного мира
Подразделения:	Университеты > Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф.Ушакова, г. Новороссийск Университеты > Тверской государственный университет
ID Code:	8504
Deposited On:	13 Фев 2019 10:03
Последнее изменение:	13 Фев 2019 10:03

Repository Staff Only: item control page