Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования «СГМ Горизонт» и ее применение в подготовке магистров

  • Ольга Викторовна Китова ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова»
  • Виктория Михайловна Савинова ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова» http://orcid.org/0000-0002-0036-3675
  • Людмила Павловна Дьяконова ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова» http://orcid.org/0000-0001-5229-8070

Аннотация

С развитием цифровых технологий во всех отраслях экономики активно внедряются современные методы анализа данных и математического моделирования для повышения эффективности деятельности. Для прогнозирования социально-экономических показателей применяются сложные математические модели, реализуемые в программных комплексах.


В статье представлена система гибридных моделей, лежащая в основе интеллектуальной информационной системы прогнозирования «СГМ Горизонт». Система моделей прогнозирования включает комплекс регрессионных моделей и расширяемую совокупность интеллектуальных моделей, включая искусственные нейронные сети, деревья решений и др. Регрессионные модели включают системы регрессионных уравнений, описывающих поведение прогнозных показателей развития российской экономики в системе национальных счетов. Функционирование системы уравнений определяется задаваемыми экспертно-сценарными условиями. Для показателей, прогнозы которых не удовлетворяют требованиям качества и точности, используются интеллектуальные модели на основе машинного обучения.


Средствами «СГМ Горизонт» проведены прогнозные расчеты для системы из 150 показателей социальной сферы РФ с применением гибридных моделей, для 20 показателей существенное повышение качества и точности прогноза было достигнуто применением моделей искусственных нейронных сетей и моделей регрессионных деревьев решений.


Построение моделей требует значительных временных затрат, эксперт должен проводить многочисленные машинные эксперименты с различными типами моделей, вручную задавать параметры конфигурации. В связи с этим дальнейшее развитие системы авторы видят в применении при выборе модели метода многокритериального ранжирования нечетких объектов, что позволит по заданным критериям выбирать альтернативные модели прогнозирования. Предложен алгоритм функционирования разрабатываемой системы.


Система прогнозирования «СГМ Горизонт» используется в учебном процессе подготовки магистров при проведении проектных и исследовательских работ.


Ключевые слова: прогнозирование, социально-экономические показатели, гибридные модели, машинное обучение, нейронные сети, деревья решений

Сведения об авторах

Ольга Викторовна Китова, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова»

доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой информатики

Виктория Михайловна Савинова, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова»

старший преподаватель, кафедра информатики

Людмила Павловна Дьяконова, ФГБОУ ВО «Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова»

, кандидат физико-математических наук, доцент, доцент, кафедра информатики

Опубликована
2019-12-23
Как цитировать
КИТОВА, Ольга Викторовна; САВИНОВА, Виктория Михайловна; ДЬЯКОНОВА, Людмила Павловна. Гибридная интеллектуальная информационная система прогнозирования «СГМ Горизонт» и ее применение в подготовке магистров. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 4, p. 862-870, dec. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/598>. Дата доступа: 27 feb. 2020 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201904.862-870.
Раздел
Научное программное обеспечение в образовании и науке