Библиографическое описание:Прогнозирование показателей научно-технологического и инновационного развития региона при помощи рекуррентных нейронных сетей : научное издание / В. И. Бывшев [и др.]. - Текст : непосредственный // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2024. - Т. 17, № 3. - С. 102-117. - Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 22-7800011 «Разработка научных основ формирования региональной научно-технической и инновационной политики». - ISSN 1998-0698. - ISSN 2312-9816, DOI 10.15838/esc.2024.3.93.6.
Аннотация:В статье осуществляется прогнозирование показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и региональных институтов инновационного развития при помощи рекуррентных нейронных сетей. Прогнозирование при помощи нейронных сетей получило широкое распространение и является актуальным, качественным и достоверным способом осуществления экономических прогнозов, может применяться в рамках осуществления социально-экономического анализа, в том числе анализа территорий. Однако при изучении литературы не удалось найти работ, в которых прогнозирование научнотехнологического и инновационного развития регионов проводилось методом нейронных сетей, что определяет научную новизну исследования. Актуальность исследования обусловлена повышением внимания со стороны региональных властей к научно-технологическому и инновационному развитию территорий и необходимостью формирования государственных программ субъектов Российской Федерации в сфере научно-технологического развития, которое возникло вследствие осуществления попыток структурных сдвигов в экономике страны. Гипотеза исследования состоит в том, что прогнозирование показателей научно-технологического и инновационного развития региона и деятельности региональных институтов инновационного развития при помощи рекуррентных нейронных сетей даст более точные результаты, чем при использовании метода линейной регрессии, модели скользящего среднего или метода Хольта - Винтерса. В рамках статьи сформирована модель рекуррентной нейронной сети на основе системы взаимосвязей показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и региональных институтов инновационного развития. В результате получен прогноз показателей научно-технологического и инновационного развития субъекта Российской Федерации и деятельности региональных институтов инновационного развития, который соотносится с реальной ситуацией в данной сфере.
The article forecasts indicators of scientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and regional institutions of innovative development using recurrent neural networks. Forecasting using neural networks has become widespread and is a relevant, high-quality and reliable way of making economic forecasts and is applicable within the framework of socio-economic analysis, including analysis of territories. However, when studying the scientific literature, it was not possible to find works in which the scientific, technological and innovative development of regions was predicted using the neural network method, which determines the scientific novelty of the research being carried out. The relevance of the study is due to the increasing attention on the part of regional authorities to the scientific, technological and innovative development of territories and the need to form state programs of the constituent entities of the Russian Federation in the field of scientific and technological development. The research hypothesis is that forecasting indicators of scientific, technological and innovative development of the region and the activities of regional institutions for innovative development using recurrent neural networks will give more accurate results than using the linear regression method, moving average model or the Holt - Winters method. As part of the study, a recurrent neural network model was formed based on a system of interconnection of indicators ofscientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and regional institutions of innovative development. As a result, a forecast of indicators of scientific, technological and innovative development of a constituent entity of the Russian Federation and the activities of regional institutions for innovative development was obtained, which correlates with the real situation in this area.
Издательство:Вологодский научный центр РАН, Вологда
Источник:Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз
Выпуск:Т. 17, № 3
Номера страниц:102-117
Держатель оригинала документа:Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности, Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Сибирский федеральный университет
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки
