РЕГРЕССИОННОЕ, НЕЙРОСЕТЕВОЕ И СТОХАСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВстатья

Работа с статьей


[1] РЕГРЕССИОННОЕ, НЕЙРОСЕТЕВОЕ И СТОХАСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ / О. Б. Бутусов, О. П. Никифорова, Н. И. Редикульцева, В. О. Сапрыкина // Актуальные вопросы современной науки. — 2014. — № XVI. — С. 114–121. Рассмотрена задача прогнозирования демографических процессов с помощью регрессионного, нейросетевого и стохастического анализа. Для моделирования рассмотрены две возрастные группы населения: молодые (0 - 39 лет) и пожилые (40 - 70 лет). Миграционные потоки учитываются в моделях косвенным образом. При разработке стохастической модели использована теория цепей Маркова и матрица переходных вероятностей. Параметризация и идентификация модели проведены по данным Росстата. Сравнение результатов моделирования с данными Росстата демонстрирует достаточно хорошее соответствие модельных расчетов и статистических данных.

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть