Sciact
  • EN
  • RU

Применение методов нечеткой логики и машинного обучения для анализа промышленного электропотребления в условиях неопределенности Научная публикация

Журнал Вестник Пермского университета. Серия: Экономика
ISSN: 1994-9960 , E-ISSN: 2658-624X
Вых. Данные Год: 2024, Том: 19, Номер: 1, Страницы: 52-68 Страниц : 17 DOI: 10.17072/1994-9960-2024-1-52-68
Ключевые слова нечеткая логика, нейро-нечеткий вывод, электропотребление, метод случайного леса, машинное обучение, множественная регрессия
Авторы Серков Леонид Александрович 1
Организации
1 Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия

Информация о финансировании (1)

1 Министерство науки и высшего образования РФ 0327-2024-0004

Реферат: Введение. В последнее время использование нечеткой логики широко реализуется при решении различных задач экономических исследований, включая теоретический анализ развития ресурсной зависимости экономики, изучение инновационных процессов в экономике ресурсного типа. Цель. Анализ зависимости промышленного электропотребления от различных социально-экономических факторов методом нечеткого моделирования. Этот метод особенно хорошо подходит для модели-рования плохо определенных систем, в которых существует значительная неопределенность относительно природы и диапазона ключевых входных переменных и основных взаимосвязей между ними. Такой системой является экономика России в период наложенных на нее санкций со стороны недружественных государств. Материалы и методы.В работе применялись методы нечеткого моделирования и машинного обучения. Для отбора предикторов и для сравнительного анализа ис-пользовался алгоритм случайного леса. Результаты. Результаты не-четкого моделирования сравнивались с результатами, полученными при моделировании анализируемой зависимости с помощью множественной регрессии и при применении метода случайного леса, использующего регрессионные деревья решений к исследуемым данным. По-казано, что моделирование исследуемой зависимости посредством нечеткой модели в условиях неопределенности является более адекватным по сравнению с моделированием анализируемой зависимости с помощью регрессионных методов (включая метод случайного леса). Выводы. Разработанная нечеткая система (система нечеткого логического вывода) может использоваться для исследования влияния изменения любого входного фактора или комбинации факторов на измене-ние промышленного электропотребления. С помощью нечеткой системы можно выяснить, насколько изменится промышленное электропотребление при размещении производственных мощностей в определенных регионах, или проанализировать целесообразность такого размещения, связанного с наличием трудовых ресурсов. Можно также исследовать изменение промышленного электропотребления при изменении чис-ленности занятых, связанном с оттоком трудовых ресурсов.
Библиографическая ссылка: Серков Л.А.
Применение методов нечеткой логики и машинного обучения для анализа промышленного электропотребления в условиях неопределенности
Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2024. Т.19. №1. С.52-68. DOI: 10.17072/1994-9960-2024-1-52-68 РИНЦ OpenAlex
Даты:
Поступила в редакцию: 23 февр. 2024 г.
Принята к публикации: 22 мар. 2024 г.
Опубликована в печати: 10 апр. 2024 г.
Идентификаторы БД:
РИНЦ: 65516102
OpenAlex: W4404120699
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: