Математическое и инструментальное обеспечение прогнозирования производства продукции в агропромышленном комплексе Республики Беларусь

Abstract

Разработана концепция прогнозирования уровня развития агропромышленного комплекса в среднесрочной перспективе. Разработан комплекс экономико-математических моделей анализа и прогнозирования производства продукции агропромышленного комплекса Республики Беларусь в условиях неопределенности и риска. На основе анализа влияния погодно-климатических факторов разработаны нейросетевые модели прогнозирования урожайностей сельскохозяйственных культур и уровня молочной продуктивности коров. Используя нейронные сети, получены показатели объема потребления и цен на основные виды сельскохозяйственной продукции. Определена оптимальная структура производства продукции АПК. На основе разработанного комплекса моделей определены пути развития сельского хозяйства Республики Беларусь. Получены прогнозные показатели развития агропромышленного производства на период 2020–2030 гг.

The concept of forecasting the level of development of the agro-industrial complex in the medium term has been developed. A set of economic and mathematical models for analyzing and forecasting the production of agricultural products of the Republic of Belarus under conditions of uncertainty and risk has been developed. Based on the analysis of the influence of weather and climate factors, neural network models have been developed for predicting crop yields and the level of milk productivity of cows. Using neural networks, indicators of consumption volume and prices for the main types of agricultural products are obtained. The optimal structure for the production of agricultural products has been determined. On the basis of the developed complex of models, the ways of development of agriculture in the Republic of Belarus are determined. The forecast indicators for the development of agro-industrial production for the period 2020-2030 were obtained.