Neyron tarmoq texnologiyalari asosida mintaqaviy rivojlanishni modellashtirish

2-jadval. Mavjud stsenariy bo'yicha (hozirgi narxlarda) munitsipal darajada Vologda viloyatining ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanish ko'rsatkichlari o'sish sur'ati (pasayishi)

Hudud resurslaridan foydalanish darajasining oshishi Vologda viloyatining asosiy faoliyatida tovarlar va xizmatlar ishlab chiqarishni ko'paytiradi. Dastlabki stsenariyga nisbatan, 2020 yilga kelib sanoatda 22,8 milliard rubl, qishloq xo'jaligida esa 0,9 milliard rubl miqdorida yuk tashiladi. o'rmon - 1,6 million zichlikka. kub m

3-jadvalda 2020 yilgacha bo'lgan davr uchun mintaqaviy prognoz ko'rsatkichlari bo'yicha eng yaxshi ko'rsatkichlarga ega ANN arxitekturasi keltirilgan. ANN sifat ko'rsatkichlarining maqbul to'plamiga MLP 72–144–10 (ko'p qatlamli idrok) shakli, yashirin qatlamdagi neyronlarning giperbolik tangensi aktivizatsiya funktsiyasi va chiqish qatlamidagi logistika yordamida erishiladi.

3-jadval. Eng yaxshi ishlashga ega neyron tarmoq

Yashirin qatlam neyronlarini faollashtirish funktsiyasi sifatida giperbolik tangents ishlatilgan va u shaklga ega

Logistik (sigmasimon) funktsiya chiqish qatlamining neyronlarini faollashtirish funktsiyasi sifatida ishlatiladi, shaklga ega.

Mintaqaviy darajadagi rivojlanishning asosiy stsenariysi bo'yicha, 2020 yilga qadar o'sish sur'atini umumlashtirish mumkin. Qurilish ishlari hajmi 2015 yilga nisbatan 19,2 foizga oshadi. Importning o'rnini bosish siyosatini amalga oshirish uchun iqtisodiyotga qo'shimcha sarmoyalar va asosiy kapitalga investitsiyalar jalb qilinishi talab etiladi. Ushbu jarayonlarning natijasi

2020 yilga kelib byudjet daromadlari saqlanib qoladi va ko'payadi. Shu bilan birga, butun davr mobaynida mehnat bozorida tashkilotlarning ishchilarga bo'lgan ehtiyojlari va ishsizlarning umumiy soni mos ravishda 9–13 va 8–10 ming oralig'ida o'zgaradi (jadval 4). .

4-jadval. Vologda viloyatining ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanish ko'rsatkichlarining mintaqaviy darajada o'sishi (pasayishi) (joriy narxlarda)

Resurs stsenariysi doirasida parametrlarni munitsipal darajada o'zgartirish to'g'ridan-to'g'ri mintaqaviy miqyosda aks etadi. Resurslardan foydalanishni ko'paytirish birinchi navbatda moliyaviy qo'llab-quvvatlash va mehnat resurslarini talab qiladi, chunki bu jarayonlar natijasida byudjet daromadlari va tashqi savdo o'sishi bo'ladi.

Olingan natijalarning ishonchliligini baholash uchun biz modelning to'g'riligini tahlil qilishni modelni to'g'ridan-to'g'ri tekshirish bilan boshlash kerak deb taxmin qilib, klassik statistik va ekonometrik usullarga murojaat qilamiz. Klassik chiziqli regressiya modeli raqobatdosh model sifatida olingan. Sifat o'lchovi aniqlash koeffitsienti (R 2) va o'zgaruvchanlik koeffitsienti (V) edi:

bu erda: k, y - mos ravishda joriy va hisoblangan qiymatlar; n - o'quv juftliklarining soni; σ standart og'ish; x - hisoblangan qiymat;

x/ - namuna o'rtacha; p - kuzatishlar soni.

R 2 ga yaqinroq bo'lsa, moslashuv sifati qanchalik yaxshi bo'lsa, regressiya chizig'i dastlabki vaqt seriyalariga aniqroq yaqinlashadi. Taqqoslash uchun dastlabki vaqt seriyasi sifatida biz Vologda viloyatida 2005–2015 yillarda jon boshiga pul daromadlari dinamikasini tanlaymiz.

Statistik ma'lumotlarga asoslangan korrelyatsiya va regressiya tahlilidan foydalanib, viloyat aholisining jon boshiga pul daromadlari dinamikasining ko'p chiziqli regressiyasining quyidagi tenglamasi olingan: (4):

y = 149.09x + 4989,2 R² = 0.82 (4)

bu erda: x - retrospektiv davr, yil; y - aholining jon boshiga o'rtacha pul daromadlari, rubl. Aniqlanish koeffitsientining qiymati bizni xulosa qilishga imkon beradi: model natijada paydo bo'lgan ko'rsatkichning dinamikasini qoniqarsiz tavsiflaydi. Ushbu tenglama bog'lanishlarning faqat 82% ni tushuntiradi. Modelni tahlil qilishni davom ettirib, shuni ta'kidlaymizki, uning bashorat qiluvchi xususiyatlari qoldiqlarning avtokorrelyatsiyasining muhim jarayonlari (ya'ni, o'zgaruvchini regressiya chizig'idan tizimli ravishda og'ish) bilan belgilanadi. Shu bilan birga, V koeffitsientining qiymati 38% ni tashkil qiladi.

Retrospektiv tahlil uchun biz mintaqa aholisining jon boshiga pul daromadlari dinamikasining mos ko'rsatkichini olamiz, buning uchun 2014 va 2015 yil 6 oylik davr uchun retrospektiv prognoz qilamiz. ishda va chiziqli regressiyada taqdim etilgan model doirasida (5-jadval).

5-jadval. Vologda viloyati aholisining jon boshiga o'rtacha pul daromadlarining amaldagi va prognoz ko'rsatkichlari 2014 yil avgustdan 2015 yil iyulgacha.

Jadvalda keltirilgan ma'lumotlar shuni ko'rsatadiki, ishda taqdim etilgan model uchun taxminiy hisob-kitoblar aniqroq. Shunday qilib, retrospektiv davrda aholi jon boshiga pul daromadlarining prognozi haqiqiy qiymatdan yiliga o'rtacha 1,8% ga og'adi. Shundan kelib chiqqan holda, mintaqaning ijtimoiy-iqtisodiy rivojlanishini taxmin qilish uchun neyron tarmoq modelidan foydalanish mumkin degan xulosaga kelishimiz mumkin. Chiziqli regressiya modelidan foydalangan holda amalga oshirilgan retrospektiv prognoz sifatsiz bo'lib, bu davrdagi og'ishlardan dalolat beradi.

Tadqiqot natijalariga ko'ra biz quyidagilarni amalga oshirishimiz mumkin.

etakchi xulosalar.

1. Neyron tarmoq texnologiyalari murakkab "dinamik" ob'yektlar uchun murakkab rasmiylashtirilgan boshqaruv vazifalarini afzal "qattiq" modellar va algoritmlar boshqariladigan jarayonning haqiqiy holatiga mos kelmaydigan holatlarda hal qilishga imkon beradi. Neyron tarmoqlari ushbu bog'liqlik turini aniq ko'rsatmasdan qiziqish ko'rsatkichlari (kirish va chiqish) o'rtasidagi munosabatlarni o'rnatishga imkon beradi.

Shu ma'noda neyron tarmoqlari ko'p funktsional yaqinlashuvning universal vositasi sifatida qaraladi. Sun'iy neyron tarmoqlarning potentsial qo'llanmalarini ushbu muammolarda ko'rish mumkin, masalan, noaniqlik tufayli, masalan, ma'lumotlarning etishmasligi tufayli an'anaviy echimlar samarali emas va oddiy hisob-kitoblar vaqtni talab qiladigan yoki muammoni hal qilish uchun etarli bo'lmagan hollarda.

2. Mintaqaviy prognoz darajasining prognoz ko'rsatkichlari tizimi o'zaro bog'liq bo'lgan uchta sohada ishlashda yuzaga keladigan talablarga javob beradi: retrospektiv tahlil, joriy holatni baholash va kelajakdagi prognoz. U minimal iqtisodiy ko'rsatkichlar oralig'idagi iqtisodiy faoliyat turlarini qamrab oladi va mintaqaning iqtisodiy, ijtimoiy va moliyaviy komplekslarining tarkibini aks ettiradi.

3. Mintaqani ijtimoiy-iqtisodiy rivojlantirishning ishlab chiqilgan modelini tavsiflovchi, shuni ta'kidlash kerak

quyidagi fikrlar:

- model mintaqaning haqiqiy ikki darajali ijtimoiy-iqtisodiy tizimining aksi;

- model tashqi omillar ta'siri ostida mintaqada asosiy faoliyatni rivojlantirishni hisobga oladi;

- model shahar va mintaqaviy miqyosda mavjud bo'lgan ma'lumotlarga yo'naltirilgan;

- model minimal miqdordagi ekzogen (tashqi, foydalanuvchi tomonidan belgilanadigan) parametrlardan foydalanishga imkon beradi;

- vaqtni bosqichi (yil, oy, chorak) o'zgarib, iqtisodiyotning tarmoq tuzilmasini batafsil tavsiflaydigan, iqtisodiy tartibga soluvchilar blokini kengaytirgan holda modelni muayyan vazifalar uchun osongina o'zgartirish mumkin.

Mintaqa rivojlanishining ijtimoiy tarkibiy qismini yanada to'liq va etarli darajada aks ettirish uchun modelga sotsiologiya va omil o'zgaruvchilarining ekspert ma'lumotlarini qo'shish kerak.

Olingan dastlabki natijalar o'rta va uzoq muddatli istiqbolda ko'plab omillarga bog'liq holda ijtimoiy-iqtisodiy ko'rsatkichlarni prognoz qilish uchun neyron tarmoq modellaridan foydalanish mumkinligini ko'rsatadi. Shu bilan birga, ushbu modellar klassik statistik va ekonometrik metodlarga asoslangan takroriy analitik tekshiruvdan va to'g'ridan-to'g'ri tekshiruvdan o'tishi kerak.

Adabiyotlar:

1. Galushkin, A. I. Neurocomputers. Shahzoda 3: Oliy o'quv yurtlari uchun darslik [Matn] / Umumiy tahrir. A.I. Galushkina. -

M .: IPRZhR, 2000 .-- 528 s.

2. Gorban, A. N. Neyron tarmoqlarini o'rgatish [Matn] / A. N. Gorban. - M .: SP "ParaGraph", 1990. - 160 b.