METHODOLOGICAL ASPECTS OF THE USE OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN FORECASTING AGRI-FOOD ECONOMIC SYSTEMS

Целью исследования явилась систематизация методологических подходов к прогнозированию развития агропродовольственных экономических систем и обоснование направлений их развития на основе использования искусственных нейронных сетей. Авторами разграничены понятия «прогнозирование» и «предвидение», выделены признаки, при которых высказывание о будущем может называться прогнозом, уточнены универсальные принципы исследования экономических систем, сформулированы специфические принципы прогнозирования, среди которых принципы: целенаправленности, точности (адекватности), актуальности, определенности, интерпретируемости, гибкости, альтернативности и экономичности. Систематизированы интуитивные и формализованные методы прогнозирования, обосновано в этой системе место искусственных нейронных сетей. Подробно рассмотрены преимущества и недостатки использования традиционных формализованных методов и искусственных нейронных сетей для прогнозирования развития агропродовольственных экономических систем, обоснована целесообразность их использования с точки зрения соответствия принципам прогнозирования. Сформулированы базовые положения организации процесса прогнозирования на основе развертывания искусственных нейронных сетей, рассмотрены практические аспекты возможности использования математического алгоритма для моделирования развития агропродовольственных систем, а также условия совершенствования информационной инфраструктуры в целях обеспечения доступности данных и технологий их обработки.