Методология прогнозирования показателей сферы научных исследований и инноваций с помощью нейронных сетей


https://doi.org/10.26794/2304-022X-2017-7-1-53-62

Полный текст:


Аннотация

Разработка систем прогнозирования экономики страны в целом и ее различных подсистем является одной из важнейших задач государства. Одна из подсистем национальной экономики - сфера научных исследований и инноваций (СНИИ). Следует отметить, что развитие экономики в значительной степени зависит от уровня развития научно-инновационной сферы. Прогноз показателей этой сферы весьма проблематичен, поскольку не существует жестких структурных пропорций относительно других отраслей экономики. Актуальность работы определена необходимостью комплексного взаимоувязанного рассмотрения в рамках единой модели процессов экономического развития страны и СНИИ. Целью работы является разработка методологии, экономико-математических моделей и инструментальных средств для краткосрочного прогнозирования показателей СНИИ. Авторами рассмотрена система нейросетевого прогнозирования экономических показателей как часть гибридной регрессионной и интеллектуальной системы прогнозирования и ее реализация на примере показателей СНИИ Российской Федерации. Из 75 показателей сферы исследований и инноваций Российской Федерации были успешно смоделированы и получены прогнозные значения по 72 показателям (96%). На основании компьютерного эксперимента сделан вывод, что использование подобной системы позволяет не только повышать точность и качество прогнозных расчетов, но и применять их в контурах управления для достижения целевых показателей. Дальнейшие исследования направлены на оптимизацию параметров системы с целью повышения производительности без потерь точности и качества, совершенствование сервисов управления расчета моделей показателей.

Об авторах

МАТВЕЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ Доможаков
Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова
Россия
доктор экономических наук, профессор кафедры информатики


ИГОРЬ БОРИСОВИЧ Колмаков
Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова
Россия
аспирант кафедры информатики


Список литературы

1. Российский статистический ежегодник. 2015: стат. сб. М.: Росстат, 2015. 728 с.

2. Колмаков И. Б., Кольцов А. В., Доможаков М. В. Основы построения системы комплексного прогноза сферы исследований и инноваций во взаимосвязи с макроэконометрическими моделями экономики России // Инноватика и экспертиза. 2015. № 1 (14). С. 255-275.

3. Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: Инфра-М, 1999. 402 c.

4. Китова О. В., Колмаков И. Б., Кольцов А. В., Доможаков М. В. Анализ динамики результатов верификации краткосрочных прогнозов показателей сферы научных исследований и инноваций в России // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2016. № 5. С. 160-172.

5. Колмаков И. Б., Доможаков М. В. Синтез эконометрических и нейросетевых систем прогноза показателей сферы исследований и инноваций в Российской Федерации // Управленческие науки. 2016. № 2. С. 27-37.

6. Китова О. В., Колмаков И. Б., Шарафутдинова А. Р. Анализ точности и качества краткосрочного прогноза показателей социально-экономического развития России // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2013. № 9. С. 111-119.

7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-e изд. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.

8. Стругайло В. В. Использование комбинированной структуры искусственной нейронной сети для распознавания образов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2012. № 3. C. 24.

9. Когнитивная бизнес-аналитика: учебник / под ред. Н. М. Абдикеева. М.: Инфра-М, 2011. 511 c.

10. Амосов О. С., Пащенко Ф. Ф., Муллер Н. В. Структурно параметрическая идентификация временного ряда с применением фрактального и вейвлет-анализа // Информатика и системы управления. 2015. № 2 (44). С. 80-88.

11. Ivanjuk V. A., Pashhenko F. F. Methods and models for the forecasting and management of time series / Proceedings of International work-conference on Time Series (ITISE2015, Granada, Spain). Granada, 2015, pp. 283-292.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Доможаков М.В., Колмаков И.Б. Методология прогнозирования показателей сферы научных исследований и инноваций с помощью нейронных сетей. Управленческие науки. 2017;7(1):53-62. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2017-7-1-53-62

For citation: Kolmakov I.B., Domozhakov M.V. Forecasting Methodology of Scientific Investigations and Innovations Sphere’s Indicators by Means of Neural Networks. Management Science. 2017;7(1):53-62. (In Russ.) https://doi.org/10.26794/2304-022X-2017-7-1-53-62

Просмотров: 37

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2304-022X (Print)
ISSN 2618-9941 (Online)