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 |
|
||
Организации |
|
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
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