Вибір оптимальної нейронної мережі для аналізу демографічної ситуації
DOI: 10.31673/2412-9070.2021.063134
Анотація
Протягом багатьох років демографічний розвиток став об’єктом наукового вивчення, однак і в час розквіту нових технологій є явища, що впливають на демографічні показники всього світу. У статті досліджено і виокремлено основні чинники, що впливають на демографічні процеси, здійснено аналіз переваг і недоліків уже наявних інструментів та власне моделювання демографічних процесів України. Метою є дослідження засад прогнозування демографічних процесів та їх моделювання. Наведено огляд сучасних математичних методів опису динамічних процесів, а також методів апроксимації та прогнозування. Формування нової національної стратегії, спрямованої на розвиток людського потенціалу, в поєднанні з несприятливими тенденціями демографічного відтворення населення України зумовлюють актуальність демографічних досліджень. Новизною є розгляд динаміки демографічних процесів у світі з огляду на останні події 2020 року та власне оцінювання їх впливу на чисельність населення. Країні, щоб бути лідером, треба мати сильну економіку, яка, зі свого боку, залежить від демографічних показників. Останні відіграють неабияку роль як усередині держави так і ззовні. Кількість населення демонструє зміни напряму вектора політики всередині держави.
Щоб уникнути вірогідних соціальних, економічних або проблем іншого характеру, потрібно слідкувати за демографічною ситуацією, а саме проводити демографічний аналіз, допомагаючи в подальшому запобігти їм. Нерідко про це забувають, що може призвести до систематичного зменшення населення. Тому необхідно приймати правильні рішення в цьому напрямку, щоб допомогти країні розвиватись. Слушною ідеєю була б побудова моделей прогнозування, які допоможуть в отриманні прогнозів демографічної ситуації, котрі можна використати для подальшого оброблення та аналізу. Якщо завчасно визначити проблему, то можна запобігти більш глобальним проблемам. Сьогодні є різні програмні застосунки, які надають змогу прогнозувати процеси. Усе, що нас оточує, розвивається, а особливо цифрова сфера, і тепер у нас є можливість виконувати більш комплексні обчислення ще з більшою швидкістю. У статті розглянуто демографічні процеси, а також виокремлено основні ознаки, що впливають на демографічну ситуацію. Для роботи було вибрано мультишаровий перцептрон, який належить до нейронних мереж типу прямого поширення.
Ключові слова: демографічні процеси; нейронна мережа; нелінійні нестаціонарні процеси; прогнозування; регресійне моделювання.
Список використаної літератури
1. Бідюк П. І., Половцев О. В. Аналіз та моделювання економічних процесів перехідного періоду. Київ: ПЛАБ -75, 1999. 230 с.
2. Бідюк П. І. Системний підхід до побудови математичних моделей на основі часових рядів // Системні дослідження та інформаційні технології. 2002. №3. С. 114–131.
3. Бідюк П. І. Часові ряди: моделювання та прогнозування. Київ: EKMO, 2004. 144 с.
4. Simon O. Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation Second Edition, Ontario Canada: McMaster University, 2019. 1104 с.
