Graduate student, Institute of Digital Economics
Магистрант Института цифровой экономики
This article describes the use of a neural network, namely, a multi-layer perceptron in the problem of forecasting the population of the region on the example of the Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug-Ugra. In solving this problem, we used data on the population of KHMAO-Yugra for the period from 1989 to 2018, on the basis of which the forecast of the population of KHMAO-Yugra for 2019–2029 was made. Based on the results of forecasting, conclusions are made about the applicability of neural networks in the forecasting problem.
В данной статье описывается применение нейронной сети, а именно многослойного перцептрона в задаче прогнозирования численности населения региона на примере Ханты-Мансийского автономного округа – Югры. При решении данной задачи использованы данные о численности населения ХМАО-Югры за период с 1989 по 2018 год, на основании которых сделан прогноз численности населения ХМАО-Югры на 2019–2029 годы. По результатам прогнозирования сделаны выводы о применимости нейронных сетей в задаче прогнозирования.