Models for forecasting indicators based on neural network, regression analysis, and big data

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2669452
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article discusses an approach to the analysis of static information based on the use of neural network technologies and regression models. The forecast for the neural network was made on the basis of official statistics, data on the development of advanced technologies, and also taking into account the current situation in the dynamics of the incidence in Russia for the period from 2003 to 2020. As a result, forecasts for the next 5 years were determined. Growth is expected to continue, but at a slower pace. At this stage, the incidence and the introduction of quarantine measures adversely affect the situation and lead to a reduction in consumption. It is worth noting that the trends in the production of innovative technologies will continue, despite the negative consequences of the pandemic. This is evidenced by forecast data.