МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРЕНДОВ МЕЖДУНАРОДНОЙ МИГРАЦИИ НАСЕЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Аннотация

В представленной научной статье проводится детальное системно-аналитическое исследование возможностей применения алгоритмов машинного обучения для моделирования и прогнозирования потоков международной миграции населения. Актуальность данной работы обусловлена усилением глобальной мобильности, изменением характера миграционных векторов под влиянием геополитических и климатических факторов, а также необходимостью совершенствования инструментов государственного регулирования миграционных процессов. В рамках статьи осуществляется декомпозиция структуры миграционных потоков, последовательно анализируются выталкивающие и притягивающие факторы, формирующие пространственное распределение мигрантов. Автор подробно рассматривает математические и алгоритмические аспекты интеграции моделей градиентного бустинга и случайных лесов для обработки больших массивов асинхронных административных данных и экспериментально доказывает, что интеллектуальный анализ позволяет выявлять латентные причинно-следственные связи в миграционном поведении. Особое место в исследовании занимает моделирование трудовой миграции и оценка ее влияния на демографическую структуру принимающих регионов. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их прямого использования при прогнозировании нагрузки на рынки труда и социальную инфраструктуру субъектов Российской Федерации.