Применение нейросетевых систем искусственного интеллекта в достижении устойчивого развития туризма

Искусственный интеллект обладает возможностями для проведения анализа больших наборов данных, принятию решений, прогнозированию устойчивого поведения различных систем. Нейронные сети, как один из способов реализации искусственного интеллекта, являются перспективной технологией, адаптивной к реальным процессам, позволяющей изучать многомерные явления, а также работать с неполными данными, характеризующимися неопределенностью и неопределенным их взаимовлиянием. Нейронная сеть Кохонена, применимая к поиску закономерностей в наборах данных, выявлению признаков, прогнозированию, моделированию, может быть использована для поддержки устойчивого развития туризма. В статье были использованы индикаторы, влияющие на устойчивое развитие туризма на территории Российской Федерации, характеризующие период 5 лет. Также для анализа были включены экологические, экономические, социальные показатели достижения целей устойчивого развития России, утвержденных Генеральной Ассамблеей ООН в 2017 г. Всего в анализе было задействовано 24 показателя. С помощью метода самоорганизующихся карт (одна из версий нейронных сетей Кохонена), основанной на неконтролируемой сети (обучение без учителя) была решена задача кластеризации и проецирования многомерного пространства в двумерное. С помощью программного пакета Neural Network Toolbox for MATLAB была дана графическая интерпретация топологии, расстояний, совпадений выборки и входных плоскостей веса самоорганизующейся карты. В результате были определены коррелированные классы индикаторов устойчивого развития, которые дают возможность проводить дальнейшие исследования для прогнозирования устойчивого развития туризма и принимать обоснованные управленческие решения.