• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Носова, Мария Геннадьевна. Искусственная нейронная сеть для прогнозирования численности населения / М. Г. Носова, А. В. Федоров. - DOI 10.17513/snt.38787. - Текст : непосредственный // Современные наукоемкие технологии : журнал. - 2021. - N 8. - С. 107-111. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1812-7320.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    28.23.37004.032.26
    05.21519.248

    Рубрики:
    Искусственный интеллект
    Нейронные сети
    Демография
    Прогнозирование

    Кл.слова (ненормированные): искусственный интеллект -- нейронная сеть -- численность населения -- прогнозирование -- демография
    Аннотация: В данной статье представлена разработка и исследование модели для прогнозирования численности населения в виде искусственной нейронной сети. В процессе исследования проводится выбор оптимальных средств и инструментов создания и моделирования нейронной сети, выполняется обучение и оптимизация модели нейронной сети. Для искусственной нейронной сети произведена оптимизация основных технологических характеристик: точность, соотношение тренировочного и обучающего множеств, количество эпох, архитектура сети. При решении данной задачи использованы данные о численности населения Российской Федерации за период с 1960 по 2019 г., на основании которых сделан прогноз до 2036 г. Наиболее высокую точность при высокой скорости обучения нейронной сети на тестовых данных показывает следующая модель искусственной нейронной сети: функция активации ReLU, количество скрытых слоев нейронной сети 5 и количество нейронов 100. Сеть обучилась достаточно успешно, поэтому полученные с ее помощью данные о численности населения Российской Федерации на период с 2019 по 2036 г. можно считать в той или иной степени корректными. Из чего следует, что разработанная нейронная искусственная сеть вполне пригодна для прогнозирования численности населения на краткосрочный период.
    Доп. точки доступа:
    Федоров, Андрей Владимирович

    Экз-ры полностью 1f88b9a7905bf43e659530dfc20dbb2d/2021/8
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -679265-213341)

    Шифр в сводном ЭК: bf3bd9fd7eff1ba7716a9065179debd7




    Заказ фрагмента документа ₽