МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

---

ДУБОВИЦКИЙ АЛЕКСАНДР, КЛИМЕНТОВА ЭЛЬВИРА, ФЕЦКОВИЧ ИГОРЬ

DOI 10.33938/2412-126

УДК 338.27

Выпуск № 12, Декабрь 2024 г., статья № 12, стр. 126-137

Рубрика: Продовольственная безопасность и региональная экономика

Ключевые слова: СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫЙ РЫНОК, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ПРИНЦИПЫ, МЕТОДЫ, ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

---

Аннотация: Целью исследования явилась систематизация методологических подходов к прогнозированию развития агропродовольственных экономических систем и обоснование направлений их развития на основе использования искусственных нейронных сетей. Авторами разграничены понятия «прогнозирование» и «предвидение», выделены признаки, при которых высказывание о будущем может называться прогнозом, уточнены универсальные принципы исследования экономических систем, сформулированы специфические принципы прогнозирования, среди которых принципы: целенаправленности, точности (адекватности), актуальности, определенности, интерпретируемости, гибкости, альтернативности и экономичности. Систематизированы интуитивные и формализованные методы прогнозирования, обосновано в этой системе место искусственных нейронных сетей. Подробно рассмотрены преимущества и недостатки использования традиционных формализованных методов и искусственных нейронных сетей для прогнозирования развития агропродовольственных экономических систем, обоснована целесообразность их использования с точки зрения соответствия принципам прогнозирования. Сформулированы базовые положения организации процесса прогнозирования на основе развертывания искусственных нейронных сетей, рассмотрены практические аспекты возможности использования математического алгоритма для моделирования развития агропродовольственных систем, а также условия совершенствования информационной инфраструктуры в целях обеспечения доступности данных и технологий их обработки.

Авторы:
Дубовицкий Александр Алексеевич, ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ
Климентова Эльвира Анатольевна, ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ
Фецкович Игорь Владимирович, ФГБОУ ВО Мичуринский ГАУ

---

---

METHODOLOGICAL ASPECTS OF THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING AGRI-FOOD ECONOMIC SYSTEMS

DOI 10.33938/2412-126

Issue № 12, 2024, article № 12, pages 126-137

Section:

Keywords: AGRICULTURE, AGRI-FOOD MARKET, FORECASTING, PRINCIPLES, METHODS, ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, NEURAL NETWORKS

Abstract: The aim of the study was to systematize methodological approaches to forecasting the development of agro-food economic systems and substantiate the directions of their development based on the use of artificial neural networks. The authors delineated the concepts of "forecasting" and "foresight", highlighted the signs in which a statement about the future can be called a forecast, clarified the universal principles of research on economic systems, formulated specific principles of forecasting, including the principles of: purposefulness, accuracy (adequacy), relevance, certainty, interpretability, flexibility, alternative and cost-effectiveness. Intuitive and formalized forecasting methods are systematized, and the place of artificial neural networks in this system is justified. The advantages and disadvantages of using traditional formalized methods and artificial neural networks for forecasting the development of agro-food economic systems are considered in detail, the expediency of their use in terms of compliance with the principles of forecasting is substantiated. The basic provisions of the organization of the forecasting process based on the deployment of artificial neural networks are formulated, practical aspects of the possibility of using a mathematical algorithm for modeling the development of agri-food systems are considered, as well as conditions for improving information infrastructure in order to ensure the availability of data and technologies for their processing.

Authors: Dubovitskii Aleksandr Alekseevich, Klimentova Elvira Anatolevna, Feсkovich Igor Vladimirovich