МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА ТЕРРИТОРИИ В УСЛОВИЯХ РАЗВИТИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

В настоящем исследовании представлены основные этапы, итоги и обсуждены некоторые проблемы моделирования экономического роста регионов России в условиях развития цифровых технологий. Алгоритмической основой полученной модели выбрана нейронная сеть, которая позволила смоделировать процессы конвергенции информационных технологий в экономики регионов и оценить влияние отдельных показателей на изменение их отраслевой структуры. По способу обучения нейронной сети выбран вариант обучения «офлайн», при котором коррекция весов производится после предъявления всех примеров обучающего множества. Посредством нейронной сети был выявлен как нелинейный (у показателей использование локальных вычислительных сетей, затраты на связь и затраты на обучение сотрудников), так и линейный (для величины затрат на ИКТ-оборудование и программное обеспечение) характер зависимостей относительно интегральных коэффициентов структурных сдвигов. Авторы отмечают, что представленная модель прогнозирования на основе нейронной сети не учитывает смещение выбора в сторону территорий, которые используют ИКТ более эффективно, в результате чего уменьшается возможность обобщения результатов. Кроме того, изучаемые процессы имеют явно нелинейный характер, и поэтому дальнейшие исследования требуют поиска адекватных моделей и применение и других инструментов прогнозирования.