Напольських, К.О.

Цифровий репозиторій ХНАМГ (KNAME Digital Repository)

 40  На  наш погляд, в Україні необхідно приділяти більшої уваги розвитку вертикального озеленення міської забудови, що в свою чергу дозволить змінити не тільки зовнішній вигляд міст, але ще й напов-нять наші міста свіжим повітрям.  ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ  ВИРІШЕННЯ ЕКОНОМІЧНИХ ЗАДАЧ  Напольських К.О. Науковий керівник – Покуца І.В., канд. екон. наук, ст. викладач   Актуальність теми обумовлена важливістю дослідження шляхів використання сучасного математичного інструментарію, зокрема ней-ронних мереж, при вирішенні складних економічних задач. Нейронні мережі дозволяють вирішувати завдання, з якими не можуть впоратися традиційні методи, вони здатні вирішувати завдання, спираючись на неповну, «зашумлену» та викривлену статистичну інформацію. Важ-ливою перевагою використання нейронних мереж для обробки масивів даних є значне підвищення швидкодії процесу в порівнянні з тради-ційними математичними методами, можливість навчання нейронної мережі за еталонними зразками, а також зміна типології мережі (підбір вхідних параметрів, які гарантують отримання моделі найбільш висо-кої точності), виходячи з вимог розв'язуваної задачі.  Штучні нейронні мережі  — математичні моделі, і навіть їх про-грамні чи апаратні реалізації, побудовані за принципом організації та функціонування біологічних нейронних мереж — мереж нервових клі-тин живого організму. Вони виникли у зв’язку з вивченням процесів, що протікають у мозку людини, а також із можливістю їх спрогнозува-ти.  Штучна нейронна мережа складається з багатьох простих обчис-лювальних елементів (нейронів), певним чином пов'язаних між собою. Найбільш поширеними є багатошарові мережі, в яких нейрони об'єд-нані в шари. Шар, в свою чергу - це сукупність нейронів, на які в кож-ний такт часу паралельно надходить інформація від інших нейронів мережі, тобто виходи нейронів з'єднуються з входами інших нейронів, так сигнал від одного елемента передається іншим.  Нейронні мережі доцільно використовувати для вирішення важко формалізованих завдань (які вимагають трудомістких обчислень). До таких завдань відносяться:   1. Першим типом завдань, для вирішення яких можуть бути ви-користані штучні нейронні мережі, є класифікація об'єктів економічно- 41 го аналізу. Наприклад, класифікація клієнтів банку за ступенем ризику надання їм позики.  2. Проблеми прогнозування в економіці. Саме здатність нейрон-них мереж до узагальнення і виявлення прихованих залежностей усе-редині елементів мережі дозволяє впоратися з подібними завданнями. Прикладами можуть служити: прогнозування ймовірності банкрутства підприємства; передбачення зміни вартості акцій в певний період часу; прогнозування доцільності впровадження інноваційних проектів; оцін-ка платоспроможності клієнта і ризику надання йому кредиту; прогно-зування рівня попиту на новий товар або послугу та прогнозування обсягів продажів і поведінки клієнтів.  3. Страхова діяльність банків. Застосування нейронних мереж для оцінки ризику страхування особливо ефективне з погляду здатності аналізувати як раніше накопичені дані за наслідками страхування, так і корелюючі дані, що визначаються як додаткові.  4. Застосування нейронних мереж в задачах маркетингу і роздрі-бної торгівлі. Одне з перспективних застосувань нейронних моделей у фінансовій області. Допомагають встановлювати ціну на новий вид товару на основі багатокритеріальної оцінки.  Інтерес до використання штучних нейронних мереж в економіці зростає з кожним днем. Вони добре зарекомендували себе у вирішенні багатьох прикладних фінансово-економічних задачах. Штучні нейрон-ні мережі є незамінними при якісній обробці великих потоків даних, без чого дуже складно, а часом і неможливо адекватно оцінити ситуа-цію на ринку і прийняти вірне рішення. Все це свідчить про необхід-ності подальшого вивчення, розвитку і впровадження апарату штучних нейронних мереж в економічну практику.   ВИТРАТИ МІСЬКОГО БЮДЖЕТУ НА ПОТРЕБИ МІСЬКОГО ЕЛЕКТРИЧНОГО ТРАНСПОРТУ  Мясоутов К.Д. Науковий керівник – Прасол В.М., доцент  Головне завдання підприємств міського електричного транспорту – експлуатація рухомого складу, яка забезпечує ефективне транспорт-не обслуговування міського населення: максимальне зменшення ви-трат часу на переміщення і зниження транспортноі втомлюваності; максимальнии випуск рухомого складу на лінію, високу регулярність руху і транспортнии комфорт пасажироперевезень. Метою роботи є дослідження витрат міського бюджету на потре-би міського електричного транспорту. 

Застосування нейронних мереж для вирішення економічних

задач

http://eprints.kname.edu.ua/49370/1/ilovepdf_com-41-42.pdf

Застосування нейронних мереж для вирішення економічних задач

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Цифровий репозиторій ХНАМГ (KNAME Digital Repository)