Доброго дня. Допоможіть будь ласка знайти літературу по темі "«Прогнозування соціально економічного стану регіону засобами
нейронних мереж»
Доброго дня, Оксано! Ознайомтеся з наданою інформацією:
Вороненко Д. І. Прогнозуючі моделі зв'язного споживання енергетичних ресурсів для автоматизованого управліннярегіональними енергосистемами : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.07 / Д. І. Вороненко; Нац. техн. ун-т "Харк. політехн. ін-т". - Х., 2011. - 20 c. - укp.
Запропоновано й обгрунтовано перспективну концепцію представлення метеоданих у вигляді метеосценаріїв на основі кластерного аналізу та карт Кохонена, які самоорганізуються, що дозволяє покращити якість прогнозування. Розроблено прогнозуючу модель на основінейронних мереж каскадної кореляції, що забезпечує покращання якості прогнозування категорій добових змін попиту у комунально-побутовому секторі та гарантує автоматичний пошук оптимальної архітектури предиктора. Вдосконалено алгоритм Левенберга - Марквардта, що дозволяє уникнути передчасної зупинки процесу пошуку оптимального рішення у локальних мінімумах і покращити якість прогнозування енергоспоживання.
Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории / А.И. Галушкин. – М.: Горячая линия-Телеком, 2010. – 496с.
Голубник О. Р. Економіко-математичне моделювання трудової міграції населення України : автореф. дис. ... канд. екон. наук : 08.00.11 / О. Р. Голубник; Львів. нац. ун-т ім. І.Франка. - Л., 2010. - 20 c. - укp.
. Зроблено прогнозування міграційного приросту населення з використанням технології нейронних мереж та урахуванням впливу соціально-економічних чинників. Прогнозування чисельності населення регіонів здійснено на основі моделей пропорцій переміщення з урахуванням нечіткості вхідних даних про міжрегіональні переміщення населення. Запропоновано механізм розподілу фінансового забезпечення реалізації політики зайнятості, який базується на теоретико-ігровій моделі та враховує нечіткість ігрових стратегій гравців. . – Режим доступу
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=ARD&P21DBN=ARD&Z21ID=&Image_file_name=DOC/2010/10gormnu.zip&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1
Гринченко М. А. Прогнозирование процессов развития региональных макроэкономических систем с помощью нейронной сети [Електронний ресурс] / М. А. Гринченко, Е. В. Лобова // Системи обробки інформації . - 2012. - Вип. 9. - С. 242-245. - Режим доступу:
http://nbuv.gov.ua/j-pdf/soi_2012_9_56.pdf
Гужва В. М.Агентно-орієнтоване моделювання економічних процесів і систем (c. 95 - 99) БІЗНЕС ІНФОРМ №6-2011
У статті розглядаються концептуальні засади агентно-орієнтованого моделювання (АОМ) соціально-економічних процесів і систем та наводяться приклади використання АОМ для моделювання ланцюгів постачання на промислових підприємствах та діяльності на фондовому ринку. . – Режим доступу
http://www.business-inform.net/thematic-search/?theme=economic-and-mathematical-modeling
ЕВОЛЮЦІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ
ПРОЦЕСІВ: СТАН І НАПРЯМКИ УДОСКОНАЛЕННЯ. – Режим доступу
http://www.dbuapa.dp.ua/zbirnik/2011-02(6)/11boysnu.pdf
ЗАСТОСУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ПРОГНОЗУВАННІ МАКРОЕКОНОМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ У КРАЇНАХ З ПЕРЕХІДНОЮ ЕКОНОМІКОЮ. – Режим доступу
http://lib.uabs.edu.ua/library/Visnik/Visnik_2_(17)_2004.htm
Застосування нейромереж для прогнозування регіональних обсягів виробництва. – Режим доступу
http://kr-diplom.kiev.ua/referat/ref136.htm
Кримська Л. О., Попова М. В.Моделювання економічного потенціалу регіону (на прикладі Запорізької області) (c. 122 - 127) БІЗНЕС ІНФОРМ №2-2014
У статті розкрито методологічні засади побудови моделі економічного потенціалу регіону, обрані показники основних структуроутворюючих елементів економічного потенціалу на основі ресурсного підходу до його визначення, які можуть бути використані для побудови математичної моделі, а також для проведення оцінки економічного потенціалу. Розглянуто методи побудови математичної моделі економічного потенціалу регіону на основі кореляційно-регресійного аналізу та методу побудови нейронних сітей. . – Режим доступу
http://www.business-inform.net/thematic-search/?theme=economic-and-mathematical-modeling
Крупський К. Л. Моделі, методи та інформаційна технологія прийняття рішень при взаємодії регіонального ринку праці та системи освіти : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / К. Л. Крупський; Кременчуц. нац. ун-т ім. М. Остроградського. - Кременчук, 2013. - 22 c. - укp.
Дослідження присвячено вирішенню актуальної науково-практичної задачі підвищення ефективності взаємодіїрегіонального ринку праці (РРП) та системи освіти шляхом розробки моделей, методів та інформаційної технології прийняття рішень (ПР) за взаємодії РРП та системи освіти. Розроблено метод адаптації освітнього процесу до потреб РРП, що висуваються його учасниками, застосування якого забезпечує формування переліку ВНЗ у випускників, які найбільш точно відповідають вимогам роботодавців. Розвинуто модель прогнозу попиту "Гусениця" за рахунок модифікації процедури вибору головних компонентів з використанням результатів прогнозу, що одержані за допомогою нейронної мережі. Удосконалено метод опитувань експертів на основі попарних порівнянь, що дозволяє виконати оцінюваня впливу окремих дисциплін на формування компетенцій випускників та на великих вибірках уникнути протиріч у порівнянні характеристик. Зазначені моделі та методи використано в розробленій інформаційній технології ПР за взаємодії РРП тарегіональної системи освіти за умов ринкового попиту на освітні послуги.
Мезенцев К. В. Суспільно-географічне прогнозування регіонального розвитку: теорія, методологія, практика : Автореф. дис... д-ра геогр. наук / К. В. Мезенцев; Київ. нац. ун-т ім. Т.Шевченка. - К., 2006. - 40 c. - укp.
Розкрито зміст системно-структурного, біхевіористичного та синергетичного методологічних підходів до суспільно-географічного прогнозування регіонального розвитку, обгрунтовано його принципи та розроблено методику. Визначено ядра та хвилі суспільно-географічного районування в Україні. Здійснено комплексну статистичну та перцепційну рейтингові оцінки регіонального розвитку України, розроблено прогноз його основних суспільно-географічних індикаторів та проведено типізацію регіонів країни за подібністю трендів їх динаміки. Побудовано нейронно-кластерну модель регіонального розвитку з використанням карт самоорганізації. Розкрито механізм використання результатів суспільно-географічного прогнозування з метою розробки заходів регіональної політики. . – Режим доступу
http://www.irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=ARD&P21DBN=ARD&Z21ID=&Image_file_name=DOC/2006/06mkvtmp.zip&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1
Методи і алгоритми комп'ютеризованої системи прогнозування показників народонаселення АВТОРЕФЕРАТ кваліфікаційної роботи магістра. – Режим доступу
http://uran.donetsk.ua/~masters/2009/kita/stikhar/diss/indexu.htm
МОДЕЛЮВАННЯ ТА АНАЛІЗ ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМ НА ПІДҐРУНТІ ТЕОРІЇ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ. – Режим доступу
http://mydisser.com/en/catalog/view/45/375/1270.html
Моделювання моделювання та прогнозування рогнозуваннясоціально оціально-економічного кономічного розвитку озвиткурегіонів егіонів УкраїниА. І. СУХОРУКОВ,Ю. М. ХАРАЗІШВІЛІ. – Режим доступу
http://www.niss.gov.ua/content/articles/files/rozvyt_reg-77b7d.pdf
Побудова моделей прогнозування на базі пакету Matlab Neural Networks Скнар І. І.
http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/binf_2012_9_22.pdf
Прогнозирование и классификация экономических систем в условиях неопределенности методами искусственных нейронных сетей: Аналитический обзор. [Электронный ресурс. – Режим доступу
http://www.dissercat.com/content/prognozirovanie-i-klassifikatsiya-ekonomicheskikh-sistem-v-usloviyakh-neopredelennosti-metod
Прогнозування за допомогою нейронних мереж. – Режим доступу
http://wiki.tntu.edu.ua/Прогнозування_за_допомогою_нейронних_мереж
ПРОГНОЗУВАННЯ ПОКАЗНИКІВ СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ РЕГІОНУ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖНОГО ПІДХОДУ В.Б Артеменко. – Режим доступу
http://virt.lac.lviv.ua/file.php/1/naukovi_pratsi/Artem-paper/15-ArtemIMCC.pdf
Светуньков С. Г.Моделювання регіонального розвитку та нерівномірність соціально-економічного розвитку регіонів (c. 88 - 94) БІЗНЕС ІНФОРМ №10-2011
У статті запропоновано підхід до побудови системи моделей регіональної економічної динаміки. Наведено структурну схему запропонованої системи моделей.Соціально-економічне прогнозування: функції, принципи та методи. – Режим доступу
http://pidruchniki.com/1332062453200/ekonomika/sotsialno-ekonomichne_prognozuvannya_funktsiyi_printsipi_metodi
Системний аналіз та інформаційні технології : матеріали XII наук.-техн. конф. SAIT 2010, 25 - 29 трав. 2010 р., Київ / НАН України, Нац. техн. ун-т України "Київ. політехн. ін-т". - К., 2010. - 544 c. - укp. - рус. - англ.
Висвітлено актуальні проблеми розробки та дослідження складних систем різної природи за умов невизначеності та багатофакторних ризиків. Вивчено можливості застосування прогресивних інформаційних технологій для потреб науки, промисловості, економіки та захисту довкілля. Розкрито питання розвитку й оцінювання глобальних загроз, прогнозу та передбачення в задачах планування та прийняття стратегічних рішень на рівні регіонів, великих міст, підприємств. Увагу приділено прогнозуванню бюджетних надходжень, проблемам оцінки інноваційного потенціалу результатів науково-дослідних робіт, використанню нейронних мереж у системах управління життєвим циклом інновацій. Запропоновано універсальну програмно-алгоритмічну модель розрахунку сезонного комплексного показника рекреаційної привабливості для довільних адміністративно-територіальних одиниць з використанням нечіткої логіки. Наведено порівняльну характеристику еволюції біологічних організмів і технічних (обчислювальних) систем.
Хоменко І. О. Формування та розвиток транспортних кластерів: теорія і практика : монографія / І. О. Хоменко; М-во соц. політики України, Черніг. держ. ін-т права, соц. технологій та праці. - Чернігів, 2011. - 204 c. - Бібліогр.: 222 назв - укp.
Розкрито проблеми удосконалення методів прогнозування показників роботи автотранспортних підприємств. Увагу приділено прогнозуванню транспортних потоків як ефективному інструменту управління підприємствами. Розроблено ряд сезонних економіко-математичних моделей формування вантажопотоків. Показано можливості розробки прогнозу роботи автотранспортних підприємств методом нейронних мереж. Виявлено особливості формування, функціонування та розвитку транспортних кластерних утворень. Обгрунтовано доцільність їх створення, а також структуру та принципи ефективної роботи за умов непропорційного розвитку території регіону на основі теорії розпізнавання образів. Проаналізовано організаційно-економічний механізм, зокрема, форми, методи, функції й інструменти функціонування автотранспортних підприємств кластеру. Вдосконалено методичний підхід до оцінювання ефективності функціонування транспортних кластерів, визначено перспективні напрями їх розвитку.
Коломыйцев, О.А. Прогнозирование финансового временного ряда с помощью комитета нейронных сетей // Технології штучних нейронних мереж в економіці . - 2010. - С. 34-45
Кулаженко, В. В. Можливості застосування штучних нейронних мереж у системі моніторингу економічної безпеки підприємства// ВІСНИК БЕРДЯНСЬКОГО УНІВЕРСИТЕТУ МЕНЕДЖМЕНТУ І БІЗНЕСУ. - 2012. - № 2. - С. 100-103
Решетняк , Т. В. Приминение нейронных сетей составления прогноза финансового состояния предприятия// Збірник праць Міжнародної наукової конференції./ Донбас. Держ. машинобуд. академія (ДДМА).-Краматорськ , ДДМА.-2012 – С135-139.
