Моделирование неопределенности при помощи нейронных сетей
Теории управления, пространственной и региональной экономики
Авторы
соискатель кафедры «Инновационная экономика, финансы и управление проектами» ФГОБУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия
доктор экономических наук, профессор, профессор департамента налогов и налогового администрирования ФГБОУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
кандидат экономических наук, преподаватель кафедры «Инновационная экономика, финансы и управление проектами» ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия
Как цитировать
Введение: современные политические и экономические условия неопределенности диктуют необходимость системного стратегического развития промышленных предприятий, а следовательно, и новых принципов управления производством. Функционирование предприятий, которые являются сложной экономической системой, сопровождается неопределенностью поведения как элементов самой системы, так и внешних факторов. Исключение неопределенности из моделирования экономических процессов не позволяет рассмотреть поведение объекта в реальных условиях, что влияет на прогнозирование развития системы. Использование нейронных сетей дает возможность получить количественную оценку влияния факторов неопределенности на предприятия.
Цель: обзор методов количественной оценки уровня неопределенности, разработка нейросетевой модели неопределенности при принятии управленческих решений.
Методы: нейросетевое моделирование.
Результаты: разработан методический подход к построению нейросетевой модели оценки неопределенности для задачи перехода на производстве к инновационному материалу на предприятии авиационной промышленности.
Выводы: использование нейронной сети целесообразно при отсутствии явных математических зависимостей. Нейросетевая модель без труда может быть адаптирована под различные факторы неопределенности на разных предприятиях.