ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Аннотация

В представленной научной статье проводится детальное системноматематическое исследование возможностей интеграции современных методов машинного обучения и нейросетевого моделирования в практику демографического прогнозирования. Актуальность данной работы обусловлена необходимостью повышения точности долгосрочных прогнозов численности и структуры населения в условиях нестабильных социально-экономических трендов, депопуляции и интенсивных миграционных сдвигов. В рамках статьи осуществляется декомпозиция базовых демографических показателей, последовательно анализируются метрики рождаемости, смертности и сальдо миграции. Автор подробно рассматривает математические аспекты реализации рекуррентных нейронных сетей для анализа временных рядов и экспериментально доказывает, что предиктивные модели способны улавливать нелинейные зависимости в демографических данных гораздо эффективнее классических когортно-компонентных методов. Особое место в исследовании занимает моделирование процессов старения населения и трансформации возрастно-половой структуры регионов. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их прямого использования при разработке программ стратегического развития территорий, планировании социальной инфраструктуры и формировании государственной демографической политики.