Прогноз розвитку аграрного сектору економіки з використанням штучних нейронних мереж

Анотація

Мета. Обґрунтувати теоретичний і методичний підходи системного прогнозування сільськогосподарського виробництва на основі застосування штучних нейронних мереж (ШНМ), який враховує кількісні і якісні фактори впливу на розвиток аграрного сектору економіки. Методи. Економіко­статистичний, розрахунково­конструктивний, монографічний, порівняльний, кореляційний аналіз, ШНМ. Результати. Розглянуто теоретичні і методичні аспекти використання методу штучних нейронних мереж у задачах прогнозування розвитку аграрного сектору економіки для досягнення більшої об’єктивності та точності. Здійснено системний аналіз основних виробничих і економічних показників розвитку аграрного сектору України за 2000­2017 рр. Визначено кількісні та якісні фактори впливу на розвиток аграрного сектору економіки. Створено модель прогнозування розвитку аграрного сектору економіки України на основі ШНМ архітектурного типу багатошаровий перцептрон, яка забезпечує мінімальні відхилення одержаних результатів від дійсних значень цих показників. Висновки. Результати досліджень підтверджують можливість практичного використання розробленої на основі системного аналізу моделі ШНМ для адаптивного прогнозування розвитку аграрного сектору економіки України на середньо­ і довгострокову перспективу. Запропонована модель враховує фактори зміни посівних площ, поголів’я тварин, урожайності сільськогосподарських культур, продуктивності тварин та ресурсного забезпечення аграрного виробництва. Розроблено методичний підхід практичного використання ШНМ для адаптивного прогнозування розвитку аграрного сектору економіки України при обґрунтуванні різних стратегій та оцінки їх впливу на економічний, соціальний і екологічний стани галузі.