Моделювання сценаріїв впливу Четвертої промислової революці на розвиток світової економіки ДВА РОЗДІЛИ ДИСЕРТАЦІЇ (ID:891141)
Автор більше не продає цю роботу
?
Основні причини, чому роботи знімають з продажу:
- Автор роботи самостійно зняв її з продажу
- Автор роботи видалив свій аккаунт - і всі його роботи деактивувалися
- На роботу надійшли скарги від клієнтів - і ми її деактивували
Шукати схожі готові роботиЗміст
ПЕРЕЛІК УМОВНИХ СКОРОЧЕНЬ
ВСТУП
РОЗДІЛ 1. СТАНОВЛЕННЯ 1 РОЗВИТОК ТЕХНОЛОГІЙ INDUSTRY 4.0: ТЕОРЕТИЧНІ ТА МЕТОДОЛОГІЧНІ АСПЕКТИ
1.1. Формування новітньої індустріальної структури світу, становлення технологій SMART-промисловості
1.2. Концептуальні засади розвитку Четвертої промислової революції РОЗДІЛ 2. ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСІВ РОЗВИТКУ ТЕХНОЛОГІЙ INDUSTRY 4.0
2.1. Міжнародний досвід інтеграції новітніх цифрових технологій в умовах структурних змін світового ринку
2.3. Сучасні вектори розвитку індустріального сектору України
2.4. Готовність України до SMART-перетворень та можливості для її підвищення
РОЗДІЛ 3. ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНА ОЦІНКА ТРАНСФОРМАЦІЙНОГО ПОТЕНЦІАЛУ SMART-ПРОМИСЛОВОСТІ
3.1. Моделювання впливу новітніх технологій на результати виробництва
3.2. Моделювання трансформаційного потенціалу підприємств промислового сектору
3.3. Моделювання структурних зрушень світової економіки в умовах Четвертої промислової революції
3.4. Аналіз отриманих результатів
ВИСНОВКИ
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
ДОДАТКИ
Зразок роботи
ВСТУП
Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні теоретико-методологічних положень економіко-математичного моделювання розвитку світової економіки при впровадженні цифрових технологій, на підгрунті поєднання сучасних можливостей обробки даних, а саме:
вперше:
- для побудови системи економіко-математичних моделей прогнозування впливу імплементації технологій четвертої промислової революції у світову економіку запропоновано та обгрунтовано використання методів обробки часових рядів в поєднанні з інструментарієм глибоких нейронних мереж, зокрема синтезу мереж рекурентного та конвуляційного типу, що, на відміну від класичних методів прогнозування та моделей машинного навчання, дозволяє знаходити складні приховані патерни і залежності у даних та автоматично конструювати предиктори, підвищуючи точність прогнозів;
удосконалено:
- методологічний підхід побудови графічних моделей інформаційного розвитку економіки, зокрема запропоновано індикатор, який дозволяє виявляти передумови зміни темпів впровадження, що підвищує дохідність стратегії! ведення бізнесу;
- методику розробки ефективних інноваційних стратегій у промисловому секторі, на основі побудованих моделей, застосування яких дозволяє одержати більший прибуток порівняно з іншими інвестиційними альтернативами;
- теоретичну базу Четвертої промислової революції як складну динамічну систему
дістали подальшого розвитку:
- методи дослідження часових рядів за рахунок поєднання швидкого перетворення Фур’є, вейвлет аналізу та глибоких мереж згорткового типу, що дозволяє більш ефективно здійснювати попередню обробку та фільтрацію шуму в досліджуваних часових рядах;
теоретичні та прикладні аспекти застосування інструментарію глибокого навчання, які виявляються більш ефективними для задач короткострокового прогнозування динаміки розвитку четвертої промислової революції, ніж традиційні підходи технічного аналізу, економетричні методи га моделі часових рядів.
Інші роботи з даної категорії: