ВЕСТНИК ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА МОРСКОГО И РЕЧНОГО ФЛОТА ИМ. АДМИРАЛА С. О. МАКАРОВА
Архив статей журнала
Целью работы является обеспечение непрерывного мониторинга, прогнозирования и достоверности показателей состояния производства и факторов его роста на предприятиях водного транспорта, по данным статистики, на основе опыта моделирования и параметрической оценки производственных функций с применением нейтронных сетей и интеллектуальных систем. В связи с этим появляется возможность формирования значений целевых индикаторов и показателей развития внутреннего водного транспорта по контрольным периодам на краткосрочном и стратегическом уровнях. Предлагается алгоритм численной оценки параметров моделей производственных функций потребления, построенных с помощью регрессионных нейросетей по данным статистики социально-экономического развития региона. Отмечается, что существенным отличием данного способа оценки является использование нейросетевых технологий, способствующих значительному расширению технических возможностей моделирования и повышению точности вычислений путем получения рекуррентных оценок вектора искомых коэффициентов модели. Показано, что для рассматриваемого класса задач «пригонки» траекторий функции потребления к статистическим данным можно применять нейронные модели обобщенно-регрессионных сетей, обладающие простыми режимами обучения и высокой точностью моделирования. При этом применение нейросетевых технологий обеспечивает максимальное приближение модели производственной функции заданной структуры к нейронной модели при заданном начальном приближении с последующим ее использованием для оценки весовых коэффициентов. Применение алгоритма продемонстрировано на примере оценок параметров аппроксимированной с помощью нейросети функции потребления по соответствующим данным временных рядов. Получены численные оценки с применением операторных функций из арсенала Neural Networks Toolbox среды MATLAB. Предложенный алгоритм может быть применен для численного анализа производственных моделей потребления со сложными логико-вероятностными связями при оценивании целевых индикаторов и показателей развития внутреннего водного транспорта.