Презентация Побудова та використання нейронних мереж у прогнозуванні показників соціально-економічного розвитку регіону онлайн

Содержание слайда: Побудова та використання нейронних мереж у прогнозуванні показників соціально-економічного розвитку регіону Виконав: Фідик Юрій Романович Науковий керівник: к.е.н., доц. Артеменко Віктор Борисович

Содержание слайда: Актуальність дослідження Дослідження прогнозів, виявлення факторів, які їх викликають та обчислення можливих втрат - ось важливі проблеми, на які необхідно зважати сучасному управлінцю, приймаючи рішення щодо цілісності управління виробничої чи комерційної діяльності. Побудова і розв’язок сучасних моделей включає складні методики розрахунків, які ефективно можна здійснювати в середовищі різних програмних засобах і питання автоматизації управління прогнозними розрахунками ще не повністю вирішені, тому тема магістерської роботи є своєчасною та актуальною.

Содержание слайда: Мета дослідження Обґрунтування теоретико-методологічних основ прогнозування соціально-економічних показників регіонального розвитку на основі нейромережного підходу.

Содержание слайда: Завдання дослідження вивчити сутність прогнозування регіонального розвитку; виявити методи прогнозування та їх види; дослідити існуючі моделі прогнозування регіонального розвитку; детально розглянути прогнозування за допомогою нейронних мереж; провести дослідження прогнозування показників соціально-економічного розвитку регіону на основі нейронних мереж.

Содержание слайда:

Содержание слайда: Наукова новизна одержаних результатів дослідження полягає в обґрунтуванні теоретико-методичних основ прогнозування соціально-економічних показників на основі сучасних нейронних мереж.

Содержание слайда: Практичне значення Використання одержаних результатів полягає у застосуванні математичного моделювання прогнозування розвитку регіону, виявленні критичних факторів нейромережного моделювання та застосуванні цієї методики у практичній роботі сучасних управлінців та у навчальному процесі.

Содержание слайда: Суть економічного і соціального прогнозування Головні функції прогнозування такі: науковий аналіз економічних, соціальних, науково-технічних процесів і тенденцій; дослідження об'єктивних зв'язків соціально-економічних явищ господарського розвитку у конкретних умовах; оцінка сформованого рівня розвитку конкретної ситуації і виявлення тенденцій, які можуть скластися у майбутньому, передбачення нових ситуацій та їхня оцінка; виявлення можливих альтернатив розвитку економіки у перспективі, нагромадження наукового матеріалу для обґрунтованого вибору певних рішень.

Содержание слайда: Класифікація економічного і соціального прогнозування Систему прогнозів економічного і соціального розвитку поділяють за критеріями сукупності груп прогнозів за якісним змістом, за окремими елементами і напрямами відтворення, за способами і методами прогнозування на: 1) прогнози ресурсів; 2) прогнози розвитку економіки ; 3) прогнози суспільних потреб . Залежно від рівня агрегування показників розрізняють прогнози 1) макроекономічні; 2) макроструктурні (укрупнені галузеві); 3) галузеві . Залежно від термінів прогнозування на: 1) довготерміновий державний прогноз економічного і соціального розвитку України розробляють на 10-15 років, однак уточнюють кожні п’ять років; 2) середньотерміновий прогноз розробляють на п’ять років; 3) короткотерміновий прогноз економічного і соціального розвитку розробляють щорічно, це квартальні розрахунки очікуваних змін у динаміці головних макроекономічних показників .

Содержание слайда: Система методів прогнозування та їх класифікація Методи прогнозування - це сукупність прийомів мислення, способів, які дають змогу на підставі аналізу ретроспективних даних зробити висновки про можливий розвиток економіки у майбутньому. Їх можна класифікувати за різними ознаками. Залежно від способу прогнозування і наявності інформаційних даних методи прогнозування поділяють на фактографічні, формалізовані, експертні (інтуїтивні) і комбіновані . Фактографічні методи ґрунтуються на достатньому інформаційному матеріалі про об’єкт прогнозування та його минулий розвиток. До них належить група методів екстраполяції і моделювання. Експертні методи застосовують у тих випадках, коли інформаційний матеріал, який характеризує розвиток об’єкта у минулому, недостатній. Вони побудовані на інформації, отриманій за оцінками спеціалістів-експертів. До експертних методів належать методи індивідуальної і колективної експертної оцінки. Комбіновані методи прогнозування об’єднують експертні і фактографічні методи.

Содержание слайда: Етапи розвитку методів статистичного прогнозування «наївні» моделі прогнозування; методи основані на усереднені ; методи експоненціального згладжування; метод Хольта; метод Вінтерса; регресивні методи прогнозування; методи Бокса-Дженкінса (ARIMA); нейромережеві моделі /

Содержание слайда: Біологічний нейрон

Содержание слайда: Структура штучного нейрона

Содержание слайда: Архітектура нейронної мережі

Содержание слайда: Навчання штучної нейронної мережі Три загальні парадигми навчання: - "з вчителем“; - "без вчителя" (самонавчання); - змішана. Основних правил навчання : - правило Хеба ; - правило Хопфілда; - правило "дельта“; - правило градієнтного спуску; - навчання методом змагання .

Содержание слайда: Технологія побудови нейронної мережі Побудова нейронної мережі вирішується в два етапи: - вибір типу (архітектури) нейронної мережі - підбір ваг (навчання) нейронної мережі. На першому етапі варто вибрати наступне: − які нейрони необхідно використовувати (число входів, передатні функції); − яким чином нейрони варто з'єднати між собою; − що взяти як входи і виходи нейронної мережі. На другому етапі потрібно "навчити" обрану нейронну мережу, тобто підібрати такі значення її ваг, щоб вона працювала потрібним чином. У використовуваних на практиці нейронних мережах кількість ваг може складати кілька десятків тисяч, тому навчання −дійсно складний процес. Для багатьох архітектур розроблені спеціальні алгоритми навчання, що дозволяють настроїти ваги нейронної мережі певним чином. Найбільш популярний з цих алгоритмів −метод зворотного поширення помилки (Error Back Propagation).

Содержание слайда: Однопараметрична задача прогнозування

Содержание слайда: Багатопараметрична задача прогнозування

Содержание слайда: Задача передбачення

Содержание слайда: Багатокрокове прогнозування з перенавчанням

Содержание слайда: Оцінювання сучасних нейронних пакетів

Содержание слайда: Технологія нейромережного аналізу за допомогою STATISTICA Neural Networks

Содержание слайда: Нейромережеві моделі бізнес-прогнозування

Содержание слайда: Емпіричний аналіз і прогнозування часових рядів програми соціально-економічного розвитку регіону

Содержание слайда: Нейромережеві технології систем підтримки прийняття рішень

Содержание слайда: ОХОРОНА ПРАЦІ Правові та нормативні основи заходів по охороні праці Санітарія та гігієна праці Техніка безпеки Пожежна профілактика (безпека)

Содержание слайда: за увагу!!!