Artificial Neural Networks for Modeling of Crisis Management of National Economy
Nadiya Savka · Èlektronnoe modelirovanie · 2020
Штучні нейронні мережі для моделювання антикризового управління національною економікоюПроаналізовано штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями як найбільш ефективні для моделювання процесів з глибокою нестабільністю.Описано алгоритм налаштування параметрів штучних нейронних мереж радіального типу.Визначено пріоритети антикризового управління національною економікою.Розроблено оптимальну архітектуру штучних нейронних мереж, базисні функції яких є радіальними, для моделювання системи атикризового управління національною економікою.Наведено результати моделювання атикризового управління на основі розробленої архітектури штучної нейронної мережі.Досліджено ефективність застосування штучних нейронних мереж радіального типу для попередження кризових явищ.К л ю ч о в і с л о в а: штучні нейронні мережі, радіально-базисні функції, антикризове управління, моделювання.Останнім часом спостерігаються масштабні зміни у політичній системі, що суттєво впливає на посилення глобалізаційних процесів у фінансовій та економічній сферах.Такі явища призводять до зміни цінностей у суспільстві, недооцінки ринків товарів та послуг, що, в свою чергу, спричиняють зниження темпів економічного зростання та фінансову нестабільність.Відсутність стабільності на валютних ринках, зміни політики діяльності, послаблення гарантій зумовлюють низький рівень довіри населення до фінансових інституцій, паніки, невпевненості у завтрашньому дні, необдуманих та спонтанних рішень.За означених умов актуальною задачею є пошук результативної стратегії антикризового управління, зокрема виявлення причинно-наслідкових зв'язків впливу політичних, соціальних та економічних процесів на розвиток суспільства в цілому.В той же час, при нестабільній економі-