Методологія аналізу даних економічного розвитку країн

The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for c...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
Дата:2023
Автори: Donets, Volodymyr, Strilets, Viktoriia, Ugryumov, Mykhaylo, Shevchenko, Dmytro, Prokopovych, Svitlana, Chagovets, Liubov
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2023
Теми:
Онлайн доступ:http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!

Організація

System research and information technologies
id journaliasakpiua-article-297208
record_format ojs
spelling journaliasakpiua-article-2972082024-02-01T21:03:07Z Methodology of the countries’ economic development data analysis Методологія аналізу даних економічного розвитку країн Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo Shevchenko, Dmytro Prokopovych, Svitlana Chagovets, Liubov машинне навчання цифровий розвиток нечітка кластеризація радіально базисні нейромережі логістична регресія аналіз інформативності змінних machine learning digital development fuzzy clustering radial basis neural networks logistic regression analysis of variables informativeness The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for creating decision support systems to prevent potentially dangerous changes in the economic status of the research object. In this work, an improved method of c-means data clustering with agent-oriented modification is proposed, and a radial-basis neural network and its extension are proposed to determine whether the obtained clusters are relevant and to analyze the informativeness of state variables and obtain a subset of informative variables. The effect of applying data compression using an autoencoder on the accuracy of the methods is also considered. According to the results of testing of the developed methodology, it was proved that the probability of incorrect determination of the state was reduced when identifying the states of economic systems, and a reduced value of the error of the third kind was obtained when classifying the states of objects. Досліджено питання удосконалення методів ідентифікації економічних об’єктів та їх аналізу з використанням алгоритмів інтелектуального оброблення даних. Використання розробленої методології в економічному аналізі дозволяє підвищити якість управління та може бути основою для створення систем підтримання прийняття рішень для попередження потенційно небезпечних змін економічного стану об’єкта дослідження. Запропоновано удосконалений метод кластеризації даних c-середніх з агентно-орієнтованою модифікацією, для визначення відповідності отриманих кластерів актуальним пропонується радіально-базисна нейромережа та її розширення – для аналізу інформативності змінних стану й отримання підмножини інформативних змінних. Розглянуто вплив застосування стиснення даних за допомогою автокодувальника на точність застосування методів. За результатами тестування розробленої методології було доведено зменшення ймовірності неправильного визначення стану під час ідентифікації станів економічних систем та отримано зменшене значення помилки третього роду під час класифікації станів об’єктів. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2023-12-26 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208 10.20535/SRIT.2308-8893.2023.4.02 System research and information technologies; No. 4 (2023); 21-36 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2023); 21-36 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2023); 21-36 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208/290123
institution System research and information technologies
collection OJS
language English
topic машинне навчання
цифровий розвиток
нечітка кластеризація
радіально базисні нейромережі
логістична регресія
аналіз інформативності змінних
machine learning
digital development
fuzzy clustering
radial basis neural networks
logistic regression
analysis of variables informativeness
spellingShingle машинне навчання
цифровий розвиток
нечітка кластеризація
радіально базисні нейромережі
логістична регресія
аналіз інформативності змінних
machine learning
digital development
fuzzy clustering
radial basis neural networks
logistic regression
analysis of variables informativeness
Donets, Volodymyr
Strilets, Viktoriia
Ugryumov, Mykhaylo
Shevchenko, Dmytro
Prokopovych, Svitlana
Chagovets, Liubov
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
topic_facet машинне навчання
цифровий розвиток
нечітка кластеризація
радіально базисні нейромережі
логістична регресія
аналіз інформативності змінних
machine learning
digital development
fuzzy clustering
radial basis neural networks
logistic regression
analysis of variables informativeness
format Article
author Donets, Volodymyr
Strilets, Viktoriia
Ugryumov, Mykhaylo
Shevchenko, Dmytro
Prokopovych, Svitlana
Chagovets, Liubov
author_facet Donets, Volodymyr
Strilets, Viktoriia
Ugryumov, Mykhaylo
Shevchenko, Dmytro
Prokopovych, Svitlana
Chagovets, Liubov
author_sort Donets, Volodymyr
title Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_short Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_full Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_fullStr Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_full_unstemmed Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_sort методологія аналізу даних економічного розвитку країн
title_alt Methodology of the countries’ economic development data analysis
description The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for creating decision support systems to prevent potentially dangerous changes in the economic status of the research object. In this work, an improved method of c-means data clustering with agent-oriented modification is proposed, and a radial-basis neural network and its extension are proposed to determine whether the obtained clusters are relevant and to analyze the informativeness of state variables and obtain a subset of informative variables. The effect of applying data compression using an autoencoder on the accuracy of the methods is also considered. According to the results of testing of the developed methodology, it was proved that the probability of incorrect determination of the state was reduced when identifying the states of economic systems, and a reduced value of the error of the third kind was obtained when classifying the states of objects.
publisher The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
publishDate 2023
url http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208
work_keys_str_mv AT donetsvolodymyr methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT striletsviktoriia methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT ugryumovmykhaylo methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT shevchenkodmytro methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT prokopovychsvitlana methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT chagovetsliubov methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis
AT donetsvolodymyr metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
AT striletsviktoriia metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
AT ugryumovmykhaylo metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
AT shevchenkodmytro metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
AT prokopovychsvitlana metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
AT chagovetsliubov metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín
first_indexed 2024-04-08T14:50:35Z
last_indexed 2024-04-08T14:50:35Z
_version_ 1804810501501222912