УДК 004.8
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СПРОСА С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Логутов Илья Павлович, магистрант, направление подготовки 09.04.02 Информационные системы и технологии, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: logytov@mail.ru
Глотова Марина Ивановна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры математических методов и моделей в экономике, Оренбургский государственный университет, Оренбург
e-mail: glotova_marina@rambler.ru
Аннотация. В условиях высокой динамики рынка и роста объема данных актуальность разработки точных систем прогнозирования потребительского спроса значительно возрастает. Целью данной работы является создание интеллектуальной системы на основе рекуррентной нейронной сети (RNN), способной учитывать сложные временные зависимости в данных. В исследовании применяются методы предобработки данных, включая нормализацию и устранение шумов, а также оптимизация гиперпараметров модели для повышения точности прогнозирования. Для интерпретации результатов используются методы LIME и SHAP, что позволяет выявить ключевые факторы спроса. Научная новизна работы заключается в комбинации RNN с методами объяснимого ИИ и алгоритмом подбора гиперпараметров, обеспечивающей не только высокую точность, но и прозрачность прогнозов, что значительно повышает практическую значимость интеллектуальной системы для организаций, занимающихся торговой деятельностью.
Ключевые слова: RNN, прогнозирование спроса, LIME, SHAP, подбор гиперпараметров.
Для цитирования: Логутов И. П., Глотова М. И. Разработка интеллектуальной системы прогнозирования потребительского спроса с помощью нейронной сети // Шаг в науку. – 2025. – № 4. – С. 31–36.
