Искусственная нейронная сеть для прогнозирования численности населения

Статья в журнале

В данной статье представлена разработка и исследование модели для прогнозирования численности населения в виде искусственной нейронной сети. В процессе исследования проводится выбор оптимальных средств и инструментов создания и моделирования нейронной сети, выполняется обучение и оптимизация модели нейронной сети. Для искусственной нейронной сети произведена оптимизация основных технологических характеристик: точность, соотношение тренировочного и обучающего множеств, количество эпох, архитектура сети. При решении данной задачи использованы данные о численности населения Российской Федерации за период с 1960 по 2019 г., на основании которых сделан прогноз до 2036 г. Наиболее высокую точность при высокой скорости обучения нейронной сети на тестовых данных показывает следующая модель искусственной нейронной сети: функция активации ReLU, количество скрытых слоев нейронной сети 5 и количество нейронов 100. Сеть обучилась достаточно успешно, поэтому полученные с ее помощью данные о численности населения Российской Федерации на период с 2019 по 2036 г. можно считать в той или иной степени корректными. Из чего следует, что разработанная нейронная искусственная сеть вполне пригодна для прогнозирования численности населения на краткосрочный период.

Журнал:

• Современные наукоемкие технологии
• ООО "Издательский дом "Академия естествознания" (Пенза)

Библиографическая запись: Носова, М. Г. Искусственная нейронная сеть для прогнозирования численности населения [Электронный ресурс] / М. Г. Носова, А. В. Фёдоров // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 8 – С. 107-111. – DOI: 10.17513/snt.38787

Индексируется в:

• ВАК ( https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46492757 )
• РИНЦ ( https://www.elibrary.ru/item.asp?id=46492757 )