Publication:
Гибридный подход на основе когнитивного картирования и регрессионного анализа для прогнозирования в сложных слабо формализованных системах

Файлы
437-1148-1-PB.pdf(898.14 KB)
Дата
2025
Авторы
Романов, Р. М.
Гусева, А. И.
Journal Title
Вестник Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Journal ISSN
Volume Title
Вестник Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»
Издатель
НИЯУ МИФИ
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Факультет бизнес-информатики и управления комплексными системами
ФБИУКС осуществляет образовательную деятельность по программам бакалавриата, магистратуры и аспирантуры. Ведется научно-инновационная деятельность и разработка научных комплексных проектов по направлению «мезоэкономика» в кооперации с академическими институтами РАН: Центральным экономико-математическим институтом (ЦЭМИ РАН) и Институтом народнохозяйственного прогнозирования (ИНП РАН), создание бизнес-моделей инновационного развития «мезоэкономических» систем — крупных корпораций и территориальных комплексов (территорий опережающего развития — ТОР). Уникальные преимущества обучения на факультете связаны с выдающимися отечественными учеными, являющимися профессорами факультета. Академик РАН, директор ИНП РАН В.В. Ивантер, члены-корреспонденты РАН Г.Б. Клейнер, Б.Н. Порфирьев, Д.Е. Сорокин и многие другие — это «золотой фонд» образовательного комплекса факультета и одновременно мощный научный центр, обеспечивающий исследования и разработки на самом современном уровне.
Выпуск журнала
Уменьшенное изображение
Выпуск журнала
Аннотация
В статье представлен оригинальный гибридный подход, объединяющий нечеткие когнитивные карты и регрессионный анализ для прогнозирования в слабо формализованных системах, характеризующихся высокой степенью неопределенности и сложными, неструктурированными взаимосвязями между переменными. Основная идея подхода заключается в использовании экспертных оценок, выраженных через лингвистические переменные и нечеткие числа, для адаптации весовых коэффициентов регрессионной модели. Полученные веса, рассчитанные на основе когнитивного анализа, интегрируются в процедуру многопараметрической линейной регрессии с использованием взвешенного метода наименьших квадратов. Это позволяет повысить точность прогнозов и улучшить интерпретируемость модели. Результаты эмпирического исследования, проведенного в статистической среде R, демонстрируют, что предложенный подход превосходит (MAPE=10.21%) не только классические одиночные методы прогнозирования, такие как линейная регрессия (MAPE =13.80%), а также нейросетевые подходы, например, многослойный персептрон (MAPE =31.24%), но и успешно конкурирует с ансамблевыми методами, включая случайный лес (MAPE = 12.35%) и градиентный бустинг (MAPE = 7.75%). Данный подход может быть успешно применен для прогнозирования объемов поставок газа в Китай, а также для решения других задач, требующих интеграции качественных и количественных данных.
Описание
Ключевые слова
Экспертная оценка , Слабо формализованные системы , Прогнозирование , Регрессионный анализ , Нечеткие числа , Нечеткая когнитивная карта
Цитирование
Романов Р.М., Гусева А.И. Гибридный подход на основе когнитивного картирования и регрессионного анализа для прогнозирования в сложных слабо формализованных системах. Вестник НИЯУ МИФИ. 2025;14(4):332-338. https://doi.org/10.26583/vestnik.2025.4.5. EDN: SPPAWL
URI
https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/39907
Коллекции