|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ПсковГУ |
||
Постановка задачи и анализ направлений прогнозирования применительно к оценке устойчивого развития территориального образованиястатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Боярчук М.А., Журкин И.Г., Орлов П.Ю.
- Журнал: Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка
- Том: 69
- Номер: 5
- Год издания: 2025
- Издательство: Изд-во Моск. ун-та геодезии и картографии
- Местоположение издательства: М.
- Первая страница: 54
- Последняя страница: 72
- DOI: 10.30533/GiA-2025-054
- Аннотация: К настоящему моменту выполнено большое количество исследований в сфере прогнозирования устойчивого развития как в части отдельных составляющих, так и в масштабах целых стран, в том числе в соответствии с нормативными документами ООН. При этом не наблюдается единого мнения об используемых подходах, математическом аппарате и критериях устойчивости. В данном исследовании предпринята попытка сформулировать и формализовать задачу прогнозирования устойчивого развития, а также провести анализ накопленного опыта и выбрать наиболее подходящий метод прогноза устойчивого развития территории произвольного состава и смешанной организационной структуры. Предложены основные категории и базовые сценарии прогноза устойчивого развития. В качестве необходимой и достаточной выбрана точность прогноза в 10–20 %. Рассмотрены линейные множественные модели, панельные данные, регрессионно-дифференциальные модели (в том числе с использованием метода опорных векторов), оптимизационные математические, конечно-разностные модели, методы машинного обучения. Отмечены их достоинства и недостатки. Представлены требования к прогнозированию устойчивости развития территориального образования, а также стратегии и сценарии их развития. По итогам исследования сделан вывод, что конечно-разностная модель и искусственные нейронные сети являются наиболее перспективными из рассмотренных подходов. Однако к недостаткам применения искусственных нейронных сетей относятся необходимость экспериментального подбора структуры сети под решаемую задачу, возникновение тупиковых ситуаций при обучении и непредсказуемость результатов.
- Добавил в систему: Орлов Павел Юрьевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|