Устойчивость социо-эколого-экономического развития Байкальского региона: состояние и прогноз

Автор: Садыкова Э.Ц., Лубсанова Н.Б., Бильгаев А.В.

Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael

Рубрика: Экономические науки

Статья в выпуске: 10-2, 2022 года.

Бесплатный доступ

Переход к устойчивому развитию Байкальского региона неотъемлемо связан с экологическим состоянием в будущем, поэтому возникает задача прогнозирования социо-эколого-экономического развития региона с учетом природоохранных факторов. Методологический подход к оценке перспектив устойчивого развития Байкальского региона, применяемый нами в исследовании, основан на определении факторов, влияющих на уровень развития экономики, с использованием моделей множественной регрессии. Приведены результаты прогнозирования основных индикаторов экологического и социально-экономического развития Байкальского региона на основе нейронных сетей. Показано, что искусственные нейронные сети могут использоваться для исследования проблем устойчивого развития территорий и принятия решений по перспективному стратегическому развитию экономики регионов, разработке и обоснованию программных мероприятий по экологизации экономики.

Еще

Байкальский регион, озеро байкал, устойчивое развитие, прогнозирование, нейронная сеть

Короткий адрес: https://sciup.org/142235898

IDR: 142235898   |   DOI: 10.17513/vaael.2464

Список литературы Устойчивость социо-эколого-экономического развития Байкальского региона: состояние и прогноз

  • Бобылев С.Н. Новые модели экономики и индикаторы устойчивого развития // Экономическое возрождение России. 2019. № 3(61). С. 23-29.
  • World Commission on Environment and Development. Our Common Future; Oxford University Press: Oxford, USA, 1987. 400 p.
  • Bilgaev A., Dong S., Li F., Hao Ch., Sadykova E., Mikheeva A. Assessment of the Current Eco-Socio-Economic Situation of the Baikal Region (Russia) from the Perspective of the Green Economy Development. Sustainability. 2020. № 12 (9). Р. 3767.
  • Бобылев С.Н. Устойчивое развитие: парадигма для будущего // Мировая экономика и международные отношения. 2017. Т. 61. № 3. С. 107-113.
  • Bilgaeva L., Sadykova E., Ochirova G., Zhigdorzhiev V. Neuroevolutionary Forecasting of Innovative Development of the Region with Ecological Regime. Applied methods of statistical analysis: [AMSA]: proceedings of the international workshop. Novosibirsk: Novosibirsk state techn. univ., 2017. P. 49-56.
  • Бильгаева Л.П., Садыкова Э.Ц., Филиппов В.А. "Автоматическое построение топологии нейронной сети с применением мутации активационной функции для решения задачи прогнозирования". Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2019663738. Дата государственной регистрации в реестре программ для ЭВМ 22 ноября 2019 г.
  • Haykin S. Neural networks, a comprehensive foundation. N.Y.: Macmillan College Publishing Company, 1994.
  • Osowski S. Sieci neuronowe w ujecin algorytmicznum. Warshawa: WNT, 1996.
  • Регионы России. Социально-экономические показатели 2001-2018. Стат. сб. / Росстат. М., 2002-2020.
Еще
Статья научная