Все выпуски

Анализ экономических показателей региона играет важную роль в управлении и планировании развития, при этом валовой региональный продукт (ВРП) является одним из ключевых индикаторов экономической деятельности. Применение искусственного интеллекта, в том числе нейросетевых технологий, позволяет значительно повысить точность и надежность прогнозов экономических процессов. В данном исследовании сравниваются три модели нейросетевых алгоритмов для прогнозирования ВРП одного из типичных регионов РФ — Удмуртской Республики — на основе временных рядов за период с 2000 по 2023 год. В качестве моделей выбраны нейронная сеть с алгоритмом летучей мыши (BA-LSTM), модель нейронной сети обратного распространения ошибки, оптимизированная с помощью генетического алгоритма (GA-BPNN), и нейросетевая модель Элмана, оптимизированная алгоритмом роя частиц (PSO-Elman). В ходе исследования были выполнены такие этапы нейросетевого моделирования, как подготовка исходных данных, обучение моделей и их сравнительный анализ по показателям точности и качества прогнозов. Такой подход позволяет оценить преимущества и недостатки каждой модели в контексте прогнозирования ВРП, а также определить наиболее перспективные направления для дальнейших исследований. Использование современных нейросетевых методов открывает новые возможности для автоматизации анализа региональной экономики и повышения качества прогнозных оценок, что особенно актуально при ограниченных данных и для оперативного принятия решений. В исследовании в качестве входных данных для прогнозирования ВРП используются такие факторы, как величина производственного капитала, среднегодовая численность трудовых ресурсов, доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП, а также показатель, учитывающий инфляцию. Высокая точность прогнозов, достигнутая в результате включения этих факторов в нейросетевые модели, подтверждает наличие сильной связи между этими факторами и ВРП. Результаты исследования показали высокую точность нейросетевой модели BA-LSTM на валидационной выборке: коэффициент детерминации составил 0,82, средняя абсолютная процентная ошибка — 4,19%. Качество и надежность этой модели свидетельствуют о ее способности эффективно предсказы- вать динамику ВРП. В прогнозном периоде до 2030 года в Удмуртской Республике ожидается ежегодное увеличение ВРП +4,6% в текущих ценах или +2,5% в сопоставимых ценах 2023 года. К 2030 году прогнозируется ВРП на уровне 1264,5 млрд руб.

Острые респираторные инфекции представляют собой серьезную проблему общественного здравоохранения, поскольку являются одной из причин заболеваемости и смерти во многих странах. В связи с этим существует большой интерес к разработке моделей и методов, позволяющих моделировать распространение этих инфекций в сообществах с целью контроля вспышек и предотвращения их распространения. Агентные модели (АМ) являются одним из важнейших инструментов эпидемиологических исследований для моделирования динамики эпидемий в реальных популяциях, но они сталкиваются со значительными трудностями, связанными с вычислительной сложностью при их использовании и калибровке эпидемиологических данных, поскольку оценка параметров обычно требует многократного моделирования в больших пространствах параметров для определения правдоподобных значений ключевых эпидемиологических показателей. В данной статье рассматривается проблема снижения вычислительных ограничений в обратной задаче калибровки АМ для моделирования распространения респираторных инфекций в Санкт-Петербурге. В статье предлагается применение суррогатного машинного обучения для связи траекторий эпидемий с лежащими в их основе эпидемиологическими параметрами, что позволяет быстро выводить оценки параметров на основе наблюдаемых эпидемических данных. Это достигается путем формулировки задачи калибровки АМ по эпидемиологическим данным как задачи контролируемого обучения, в которой последовательности, извлеченные из эпидемиологических траекторий, связываются с базовыми эпидемиологическими параметрами. Исследование было основано на оценке эффективности моделирования последовательностей на основе внимания, вероятностного глубокого обучения и распределительной регрессии для вывода оценок параметров из усеченных последовательностей эпидемических траекторий. Экспериментальные оценки продемонстрировали эффективность данного подхода и его практическое и простое применение. Результаты также указали на превосходство моделирования последовательностей на основе внимания, поскольку оно показало более стабильную производительность по всем метрикам и горизонтам, обеспечивая точную оценку параметров и достоверное количественное определение неопределенности. Моделирование распределительной регрессии также показало хорошую производительность, особенно с точки зрения точности точек, в то время как вероятностное глубокое обучение показало плохую производительность, особенно при более длительных входных горизонтах.

Хемотаксис играет важную роль в процессах морфогенеза и структурообразования в живой природе. Этим свойством обладают как одноклеточные организмы, так и отдельные клетки многоклеточных организмов. Эксперименты in vitro показывают, что многие типы опухолевых клеток, особенно метастатически активные, также обладают хемотаксисом. Существует целый ряд работ по моделированию роста и инвазии опухоли, использующих модель Келлера-Сигела для учета хемотаксиса. Однако аккуратный учет этого типа подвижности затруднен отсутствием сколько-нибудь надежных количественных оценок параметров хемотаксического члена. С помощью двумерной математической модели роста и инвазии опухоли, учитывающей только случайную подвижность клеток и конвективные потоки внутри плотной ткани, мы показали, что за счет конкуренции возможен рост опухоли в направлении источников питательных веществ (сосудов) в отсутствии хемотаксиса.

Ранние зародыши на стадии бластоцисты, полученные in vitro, имеют низкий имплантационный потенциал. Данная работа посвящена оценке морфологии бластоцист, способных имплантироваться после микроинъекции. Скорость восстановления объема бластоцист после микроинъекции позволяет оценивать активность клеток трофобласта, участвующих в имплантации. Предложена модель для прогнозирования эффективности развития зародышей мышей на стадии бластоцисты in vitro. Показано, что скорость восстановления морфологии бластоцисты является наиболее важной характеристикой имплантационного потенциала зародышей. Максимальная скорость восстановления внутреннего объема (35.7 % от исходного объема в течение 1 ч) коррелирует со способностью бластоцист формировать первичные колонии эмбриональных клеток через 72 ч in vitro, что соответствует процессу имплантации. С помощью ROC-анализа и значения AUC (area under curve) установлено, что комбинация таких признаков как стадия бластоцисты (например средняя или поздняя бластоциста) и скорость восстановления внутреннего объема обладают высокой ценностью для предсказания имплантационного потенциала.

В первом разделе работы предложено определение функции представления (восприятия) о показателях, являющихся компонентами субъективной картины мира индивидов. Используя основной психофизический закон в форме С. Стивенса и опираясь на гипотезы социализации, рациональности, индивидуального выбора, комплексности информационных воздействий, динамики представлений и восприятий, доступности, получены формальные зависимости, позволяющие вычислять функции представления (восприятия) для показателей вероятностного (известна функция распределения или субъективная вероятность) и интервального типов. Во втором и третьем разделах выполнена оценка параметров функции представления по данным опросов населения США, связанных с войной в Корее, во Вьетнаме и в Ираке.

В последние годы моделирование социальных, социо-биологических и исторических процессов получило большое развитие. В настоящей работе на основе кинетического подхода моделируются исторические процессы: агрессивное вторжение нацистской Германии в Польшу, Францию и СССР. Показано, что изучаемая система нелинейных уравнений полностью интегрируема: общее решение строится в виде квадратур. Вторжение (блицкриг) описывается краевой задачей Коши для двухэлементной кинетической модели с однородными по двум частям пространства начальными условиями. Решение данной задачи имеет вид бегущей волны, а скорость смещения линии фронта зависит от отношения начальных концентраций войск. Полученные оценки скорости распространения фронта согласуются с историческими фактами.

В статье проведено исследование энергосиловых параметров штамповки поковок типа стержня с полусферическим фланцем, штампуемых на ГКМ, методом конечно-элементного анализа в системе DEFORM-2D и методом верхней оценки. На основе данного исследования приведена методика определения потребной силы деформирования при высадке поковок типа стержня с полусферическим фланцем.

В работе рассмотрена модель национальной безопасности, отражающая дихотомию ценностей развития и сохранения, оценены ее параметры на примере России (СССР), США, ФРГ и Украины. Выполнены расчеты по оценке безопасности Римской империи. Показано, что к 160 г. н. э. значение функции сохранения достигло критически низкого значения, что послужило толчком к проведению модернизации и реформ.

В представленной статье мы исследуем процесс изменения рейтинга одобрения политического лидера под влиянием процессов, протекающих в цифровом публичном пространстве. Драйвером указанных изменений служит взаимодействие пользователей онлайн-площадок (информационных и новостных ресурсов, блогов, социальных сетей), в результате которого они могут обмениваться друг с другом мнениями и формулировать свою позицию в отношении политика. Помимо межличностного взаимодействия мы рассмотрим такие факторы, как информационное воздействие, выражающееся в создании информационного потока, имеющего заданную мощность и тональность (положительную или отрицательную, в контексте влияния на имидж политического лидера), а также наличие группы агентов (лидеров мнений), оказывающих поддержку политику или же, наоборот, негативно влияющих на его представление в медийном пространстве.

Математической основой представленного исследования является модель Кирмана, имеющая истоки в биологии и первоначально нашедшая свое применение в экономике. В рамках даннойм одели считается, что каждый участник находится в одном из двух возможных состояний, а также задается скачкообразный марковский процесс, описывающий переходы между этими состояниями. Для рассматриваемой нами задачи данными состояниями являются 0 или 1, в зависимости от того, является ли конкретный агент сторонником политика и одобряет его деятельность или же нет. Пользуясь аппаратом теории марковских процессов, мы находим его диффузионное приближение, известное как процесс Якоби. При помощи спектрального разложения для инфинитезимального оператора данного процесса мы имеем возможность найти аналитическое представление для плотности переходных вероятностей.

Анализируя вероятности, полученные указанным образом, можно оценить влияние отдельных факторов модели: мощность и тональность новостных сообщений, доступных для пользователей онлайн-пространства и релевантных для задач формирования рейтинга, а также численности сторонников или противников политика. Далее, пользуясь найденными собственными функциями и значениями, мы выводим выражения для оценки условных математических ожиданий рейтинга политика, что может служить основой для построения прогнозов, важных для задач формирования стратегии представления политического лидера в онлайн-среде.

В работе проведен сравнительный анализ предприятий Арктической зоны Российской Федерации (АЗ РФ) по экономическим показателям в соответствии с рейтингом Полярного индекса. В исследование включены числовые данные 193 предприятий, находящихся в АЗ РФ. Применены методы машинного обучения, как стандартные, из открытых ресурсов, так и собственные оригинальные методы — метод оптимально достоверных разбиений (ОДР), метод статистически взвешенных синдромов (СВС). Проведено разбиение с указанием максимального значения функционала качества, в данном исследовании использовалось простейшее семейство разнообразных одномерных разбиений с одной-единственной граничной точкой, а также семейство различных двумерных разбиений с одной граничной точкой по каждой из двух объединяющих переменных. Перестановочные тесты позволяют не только оценивать достоверность данных выявленных закономерностей, но и исключать из множества выявленных закономерностей разбиения с избыточной сложностью.

Использование метода ОДР на одномерных показателях выявило закономерности, которые связывают номер класса с экономическими показателями. Также в приведенном исследовании представлены закономерности, которые выявлены в рамках простейшей одномерной модели с одной граничной точкой и со значимостью не хуже чем $p < 0.001$.

Для достоверной оценки подобной диагностической способности использовали так называемый метод скользящего контроля. В результате этих исследований был выделен целый набор методов, которые обладали достаточной эффективностью.

Коллективный метод по результатам нескольких методов машинного обучения показал высокую значимость экономических показателей для разделения предприятий в соответствии с рейтингом Полярного индекса.

Наше исследование доказало и показало, что те предприятия, которые вошли в топ рейтинга Полярного индекса, в целом распознаются по финансовым показателям среди всех компаний Арктической зоны. Вместе с тем представляется целесообразным включение в анализ также экологических и социальных факторов.