Нейронні штучні мережі як ефективний інструмент адаптивного прогнозування в аграрному секторі економіки
Loading...
Files
Date
2017
Authors
Кернасюк, Ю. В.
Kernasyuk, Y.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
ЦНТУ
Abstract
Стаття присвячена дослідженню можливостей методу штучних нейронних мереж і його
практичного застосування при розробці моделі прогнозу розвитку аграрного сектору економіки.
Обґрунтовано теоретичний і методичний підхід до побудови моделі прогнозування
сільськогосподарського виробництва на основі штучних нейронних мереж. Виявлені за допомогою
кореляційного аналізу фактори впливу на виробництво валової продукції сільського господарства.
Розроблено модель прогнозу виробництва валової продукції сільського господарства Кіровоградській
області на середньостроковий і довгостроковий період. The purpose of the article is to provide scientific and methodological substantiation and development of
a model for predicting the development of agricultural production in the Kirovohrad region on the basis of the
application of artificial neural networks.
The peculiarity of forecasting at the regional level is the need to take into account a significant number
of exogenous and endogenous factors of influence. For prediction along with traditional methods of econometric
analysis of time series it is expedient to use artificial neural networks. Correlation dependence of factors of
development of the agrarian sector of the economy influencing the dynamics of gross agricultural production is
determined. The theoretical model of forecasting of gross agricultural production is developed. According to
research results, using the method of artificial neural networks and the software product of the analytical
platform of the Deductor Academic 5.3.0.88 package, a methodical approach has been developed to construct a
forecasting model for gross agricultural production. The essence of the proposed approach is based on a
combination of methods of adaptive forecasting and the instrument of artificial neural networks.
The methodical approach of adaptive forecasting of gross output of agricultural production is
developed. The model of adaptive prediction based on artificial neural networks allows to take into account a
significant number of factors of influence and tendencies in the development of ultra-complicated systems,
which include agriculture, as well as to provide a lower error margin of forecast.
Description
Keywords
штучні нейронні мережі, валова продукція сільського господарства, модель, прогноз, artificial neural networks, gross agricultural production, model, forecast
Citation
Кернасюк, Ю. В. Нейронні штучні мережі як ефективний інструмент адаптивного прогнозування в аграрному секторі економіки / Ю. В. Кернасюк // Наукові праці Кіровоградського національного технічного університету. Економічні науки : зб. наук. пр. - Кропивницький : ЦНТУ, 2017. - Вип. 32. - С. 224-231.