NEURAL NETWORK «ПЕРСЕПТРОН» И СЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ДИНАМИКИ ВВП РФ

Аннотация

Исследованы теоретические основы динамики ВВП в условиях рыночной неопределенности и формирования цифровой экономики. Прогнозирование ВВП имеет важное значение, поскольку позволяет обеспечить сбалансированность, устойчивость в развитии различных отраслей народного хозяйства, и его экономическую безопасность, что обуславливает практическую значимость исследования.

Цель. Выдвинуть и доказать гипотезу, что с помощью нейросетевой модели «персептрон» и семантической модели представления знаний, можно получить прогноз ВВП России на следующий год.

Научная новизна – в том, что были сформированы прогнозы ВВП РФ с применением семантической модели представления знаний и AI-системы «персептрон».

Метод, или методология проведения работы. В работе использовались такие методы как, монографический, аналитический, система искусственного интеллекта - персептрон, Mind гистограмма, а также сравнительный анализ. Расчеты выполнялись в таблицах XL персептрон был сформирован на платформе Deductor. Использовалась семантическая модель представления знаний, разработанная на языке DOT с использованием программы Graphviz 2.38.

Результаты. Исследованы теоретические основы использования нейросетей в экономических прогнозах. Сформирована семантическая модель представления знаний, касательно прогнозирования ВВП РФ нейросетью. Представлена разработанная AI-система «персептрон», предназначенная для прогнозирования ВВП России на основе входных параметров, представляющих совокупность данных, отражающих развитие реального сектора экономики и сферы финансов России за 2011–2021 гг.

Область применения результатов: экономика, финансовая сфера, прогнозирование и планирование хозяйственной и финансовой деятельности.