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
|
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.