КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
АНАЛІЗ ВИДІВ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕНТАБЕЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВА
Олександр Миколайович Семенов, Олег Костянтинович Колесницький

Остання редакція: 2024-05-19

Анотація


В роботі проаналізовано види нейронних мереж. В процесі дослідження були враховані різні види мереж, такі як згорткові мережі, рекурентні мережі, РБФ мережі та багатошаровий перцептрон. Визначено переваги та недоліки цих видів та вибрано оптимальний вид мережі для розв’язку задачі прогнозування рентабельності підприємства.

 

 

ANALYSIS OF NEURAL NETWORK TYPES FOR PREDICTING COMPANY PROFITABILITY

Abstracts: The paper analyzed types of neural networks, considering various types such as convolutional networks, recurrent networks, radial basis function networks, and multilayer perceptrons. The advantages and disadvantages of these types were identified, and the optimal network type was selected for solving the problem of predicting a company's profitability.  


Ключові слова


методи прогнозування; рентабельність; нейронні мережі; forecasting methods; profitability; neural networks

Посилання


1. Hendry D., Clements M., Castle J. Forecasting: An Essential Introduction. Yale University Press, 2019. 240 p.

2. Владимир О. Економіка та організація виробництва. Тернопіль : ТНТУ ім. Ів. Пулюя, 2016. 183 с.

3. Ventriglia F. Neural Modeling and Neural Networks. Elsevier Science & Technology Books, 2013. 526 p.

4. Artificial Neural Network Modelling / ed. by S. Shanmuganathan, S. Samarasinghe. Cham : Springer International Publishing, 2016. 472 p.

5. Bianconi G. Multilayer Network Models. Oxford University Press, 2018. 225 p.

6. Rumelhart D. E., Chauvin Y. Backpropagation: Theory, Architectures, and Applications. Taylor & Francis Group, 2013. 576 p.

Повний текст: PDF