МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СФЕРЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИННОВАЦИЙ РОССИИ

Аннотация

В статье рассмотрена общая методология и архитектура системы гибридных моделей прогноза экономических показателей и ее реализации в виде интегрированной информационной системы на примере показателей сферы исследований и инноваций экономики России. Описана архитектура подсистемы распределенных нейросетевых моделей, разработанная на языке программирования Python с помощью веб-фреймворка Django. Показаны стадии процесса прогноза показателей в гибридной модели. Рассмотрена функциональная структура гибридных моделей, в основе которой лежит использование программных модулей. Использование подобной системы позволяет не только повысить точность и качество прогнозных расчетов, но и применять их в контуре управления достижением целевых показателей.