
В данной статье рассмотрены предпосылки формирования в Российской Федерации системы социально-экономического прогнозирования на основе аппарат искусственных нейронных сетей. Проанализирован зарубежный опыт в данной сфере. Обозначены возможные проблемы введения такой системы и преимущества от использования аппарата нейронных сетей и центров обработки данных. Также рассмотрены современные программные комплексы, которые могут быть использованы в сфере социально-экономического прогнозирования. Предложена авторская модель бюджетно-налогового прогнозирования с использованием искусственных нейронных сетей, адаптированная к российским реалиям.
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,ПРОГРАММНЫЕ РЕШЕНИЯ В СРЕДЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ,БЮДЖЕТНО-НАЛОГОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,ЦЕНТРЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,ПРОГРАММНЫЕ РЕШЕНИЯ В СРЕДЕ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ,БЮДЖЕТНО-НАЛОГОВОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ,ЦЕНТРЫ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
