Выбор внешних факторов и методов прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета с применением алгоритмов искусственного интеллекта

Стерник С. Г.; Помулев А. А.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (С 797)

Библиографическое описание: Стерник, С. Г. Выбор внешних факторов и методов прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета с применением алгоритмов искусственного интеллекта / С. Г. Стерник, А. А. Помулев. - (Экономика, управление, маркетинг). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2025. - № 6. - С. 131-145. - Библиогр.: с. 145 (29 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.

Аннотация: Обосновывается выбор показателей и методов прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета с применением раздела искусственного интеллекта - машинного обучения. Предложен подход к выбору показателей-предикторов, базирующийся на применении различных методов машинного обучения, дан их сравнительный анализ, выявлены их достоинства и недостатки. Приведены практические рекомендации по применению методов машинного обучения и отбора показателей-предикторов для прогнозирования динамики промышленного производства по аналогии с моделированием доходов государственного бюджета. По результатам тестирования статистических методов отбора значимости показателей для разработки прогностической модели установлено, что для данных методов характерна субъективность при выборе порога отсечения степени значимости показателя. Построено двенадцать линейных и двенадцать моделей машинного обучения с разными методами отбора показателей. Статья может стать полезной органам государственного управления и практикующим специалистам в области государственных финансов.

Год издания: 2025

Авторы: Стерник С. Г. , Помулев А. А.

Источник: Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением

Выпуск: № 6

Номера страниц: 131-145

Количество экземпляров:

Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Развитие инструментария ESG рейтингования регионов России с использованием технологии…

Батаева Б. С. и др.
2024 год

Комплексный подход к развитию промышленности с использованием искусственного интеллекта и больших…

Тронин С. А.
2024 год

Использование искусственного интеллекта для прогнозирования рудных месторождений в Южной Австралии

Читалин А. Ф. и др.
2025 год

Применение предиктивных методов для прогнозирования и управления развитием промышленных…

Кучковская Н. В.
2025 год

Исследование методов предиктивной аналитики и искусственного интеллекта для улучшения качества и…

Тронин С. А.
2025 год

Использование методов предиктивного анализа для совершенствования моделей конкурентоспособности…

Тронин С. А.
2025 год

Разработка методологии использования предиктивного анализа для стратегического планирования…

Кучковская Н. В.
2025 год

Моделирование интеллектуальных систем управления производством на основе искусственного…

Тронин С. А.
2025 год

Применение моделей машинного обучения и больших данных для повышения эффективности и…

Трифонов П. В.
2024 год

Оптимизация технологических процессов производства полимерных композиционных материалов с помощью…

Хуэй Сунь и др.
2024 год

Искусственный интеллект как перспективная основа методов формализованного прогнозирования

Бухаров Е. О. и др.
2019 год

Прогнозирование доходов федерального бюджета от нефтяного сектора

Шаврыгин М. С.
2012 год

Разработка стратегий внедрения искусственного интеллекта и больших данных для оптимизации цепочек…

Тронин С. А.
2025 год

Оптимизация логистических цепочек на железнодорожном транспорте с использованием методов…

Третьяков Г. М. и др.
2023 год

Исследование комплексного влияния искусственного интеллекта и больших данных на оптимизацию…

Братарчук Т. В.
2024 год

Применение искусственного интеллекта в проектном менеджменте: возможности, вызовы и перспективы

Имамов М. М.
2024 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации