AGRIS - 

2011

Kalyagina, L.V. | Pyzhikova, N.I., Krasnoyarsk State Agrarian Univ.

The approaches to forecasting agri-economical systems (AESs) have been outlined, forecasts being classified by problems, objectives, management systems, forestalling periods, and objects of investigation. Conventional methods of forecasting have been compared to the "artificial neuron networks" method (the ANNM). The ANNM advantage is that it allows to classify multi-measure determinants along with reducing their dimensions. The generalized scheme for modeling AESs with the ANNM embraces the following stages: AESs data collection and evaluation, data pre-processing and a teaching sample formation, the ANN architecture and parameter choice, teaching and tuning the ANN, and the ANN parameters and model storage. The above scheme was approved of the AES, including some animal raising activities and own feed production, as well as the AES, based on cereal production. Moreover, the data pre-processing method for the back-spread ANN was modified and the development indicator system was elaborated. | Представлен аналитический обзор методов прогнозирования агроэкономических систем (АЭС) с типизацией прогнозов по проблемно-целевому критерию, по формам конкретизации управления, периоду упреждения и объекту исследования. Дан сравнительный анализ традиционных методов прогнозирования и нейросетевого метода. Одним из преимуществ искусственных нейронных сетей (ИНС) является то, что они позволяют одновременно решать как задачи классификации многомерных признаков при исследовании АЭС, так и задачи снижения размерности этих признаков. Обобщенная схема моделирования АЭС методами ИНС включает следующие этапы: сбор и анализ информации об АЭС; предварительная обработка информации и формирование обучающей выборки, выбор архитектуры и параметров ИНС, настройка и обучение ИНС, сохранение параметров ИНС и модели. Указанная схема апробирована на примере АЭС, включающей ряд отраслей животноводства и собственную кормовую базу, а также АЭС, основным компонентом которой является производство зерна. Кроме того, проведена модификация метода предподготовки данных обучающего множества ИНС обратного распространения и разработана система показателей развития АЭС.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation