Бывшев В.И., Королева С.А., Пантелеева И.А., Писарев И.В. (2024). Прогнозирование пока-
зателей научно-технологического и инновационного развития региона при помощи рекуррентных нейронных сетей // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 17. № 3. С. 102–117. DOI: 10.15838/esc.2024.3.93.6
Аганбегян А.Г. (2019). Анализ и прогнозирование социально-экономического развития регионов (методические заметки) // Среднерусский вестник общественных наук. Т. 17. № 14. С. 15‒28. DOI: 10.22394/2071-2367-2019-14-4-15-28
Азарнова Т.В., Трещевский Ю.И., Папин С.Н. (2020). Прогнозирование параметров социально-экономического развития региона с использованием аппарата нейронных сетей (на примере ВРП Воронежской области) // Современная экономика: проблемы и решения. № 3 (123). С. 8–25. DOI: https://doi.org/10.17308/meps.2020.3/2321
Алтынер А., Бозкурт Э., Топчуоглу О. (2022). Влияние расходов на НИОКР на экспорт высокотехнологичной продукции // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 5. С. 153–169. DOI: 10.15838/esc.2022.5.83.8.
Алферьев Д.А. (2018). Теоретико-методические аспекты долгосрочного прогнозирования научно-технологического развития // Управление инвестициями и инновациями. № 1. С. 5‒16. DOI: 10.14529/iimj180101
Басарева В.Г. (2019). Малые инновационные предприятия регионов: стратегические ориентиры и тактика их достижения // Регион: Экономика и Социология. № 2 (102). С. 224‒245. DOI: 10.15372/REG20190210
Беляков Г.П., Шумаков Ф.П. (2018). Особенности прогнозирования научно-технологического развития региона // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Т. 2. № 4(14). С. 773‒775.
Бывшев В.И. (2024). Формирование модели научно-технологической и инновационной политики в субъекте Российской Федерации // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Гуманитарные науки. Т. 17. № 1. С. 117‒136.
Васильева И.Н., Розова О.И., Корнеева Н.Д., Богатова Р.С. (2023). Эффективность государственной научно-технической политики в Российской Федерации: методика оценки и результаты ее апробации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 16. № 6. С. 155–173. DOI: 10.15838/esc.2023.6.90.9
Голова И.М. (2022). Научно-технический потенциал регионов как основа технологической независимости РФ // Экономика региона. Т. 18. № 4. С. 1062–1074. DOI: https://doi.org//10.17059/ekon.reg.2022-4-7
Дежина И.Г. (2021). «Выбор победителей» в современной научной политике России // Вопросы государственного и муниципального управления. № 3. С. 53‒74.
Егоров Н.Е., Ковров Г.С. (2023). Анализ методов рейтингования для оценки научно-технологического развития федеральных округов РФ // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). Т. 14. № 4. С. 698‒715. DOI: 10.18184/2079-4665.2023.14.4.698-715
Ендовицкий Д.А., Трещевский Ю.И., Канапухин П.А., Кособуцкая А.Ю. (2023). Эмпирический анализ и прогнозирование динамики инновационного развития регионов России // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. № 1. С. 51‒64. DOI: 10.17308/econ.2023.1/10932
Кетова К.В., Русяк И.Г., Вавилова Д.Д. (2020). Математическое моделирование и нейросетевое прогнозирование структуры и динамики человеческого капитала Российской Федерации // Вестник Том. гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика. № 53. С. 13–24. DOI: 10.17223/19988605/53/2
Китова О.В., Савинова В.М., Дьяконова Л.П., Бондаренко Ю.О. (2023). Прогнозирование показателей туризма в регионах с угольной добычей: анализ возможностей с использованием информационно-аналитической системы «Горизонт» // Уголь. № 11 (1173). С. 88‒95. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-11-88-95
Комков Н.И., Цукерман В.А., Горячевская Е.С. (2019). Анализ основных факторов инновационного развития регионов Арктической зоны РФ // Проблемы прогнозирования. № 1 (172). С. 33‒40.
Кузнецова О.В. (2023). Рейтинг научно-технологического развития регионов: подходы, итоги, вызовы // Проблемы прогнозирования. № 4 (199). С. 94‒103. DOI: 10.47711/0868-6351-199-94-103
Мазилов Е.А., Устинова К.А., Давыдова А.А., Климова Ю.О., Ильин В.А. (2020). Формирование фондов поддержки научной, научно-технической и инновационной деятельности в регионах: состояние, задачи, механизмы реализации. Вологда: ФГБУН ВолНЦ РАН. 43 с.
Мыслякова Ю.Г. (2022). Индивидуализация стратегий научно-технологического развития экономики индустриальных регионов России с учетом наследственных детерминант // Journal of Applied Economic Research. Т. 21. № 4. С. 685–707. DOI: http://dx.doi.org/10.15826/vestnik.2022.21.4.024
Трифонов Ю.В., Сочков А.Л., Соловьев А.Е. (2021). Оценка экономического потенциала регионов РФ на основе методологии нейросетевого кластерного анализа // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. № 3 (63). С. 38–47. DOI: 10.52452/18115942_2021_3_38
Федотов Д.В., Семенкин Е.С. (2014). О прогнозировании экономических показателей с помощью нейроэволюционных моделей // Сибирский аэрокосмический журнал. № 5 (57). C. 299‒304.
Шеломенцева В.П., Никитин Е.Б., Беспалый С.В., Ифутина Е.А. (2015). Использование метода «форсайт» для прогнозирования научно-технологического и экономического развития старопромышленного региона (на примере Павлодарской области республики Казахстан) // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». № 4. С. 242‒248.
Юйшань В. (2021). Инновационное развитие китайских регионов: опыт и рекомендации для России // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). Т. 12. № 2. С. 145‒159. DOI: https://doi.org/10.18184/2079-4665.2021.12.2.145-159
Babkin A.V., Karlina E.P., Epifanova N.S. (2015). Neural networks as a tool of forecasting of socioeconomic systems strategic development. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 207, 274‒279.
Bengisu M., Nekhili R. (2006). Forecasting emerging technologies with the aid of science and technology databases. Technological Forecasting and Social Change, 73(7), 835‒844. DOI https://doi.org/10.1016/j.techfore.2005.09.001
Coates V., Farooque M., Klavans R. et al. (2001). On the future of technological forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 67(1) ,1‒17. DOI https://doi.org/10.1016/S0040-1625(00)00122-0
Ghaith Z., Kulshreshtha S., Natcher D., Cameron B.T. (2021). Regional computable general equilibrium models: A review. Journal of Policy Modeling, 43(3), 710–724. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpolmod.2021.03.005
Jin N., Yang F., Mo Yu. et al. (2022). Highly accurate energy consumption forecasting model based on parallel LSTM neural networks. Advanced Engineering Informatics, 51, 101442. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2021.101442
Kitova O.V., Kolmakov I.B., Dyakonova L.P. et al. (2016). Hybrid intelligent system of forecasting of the socio-economic development of the country. International Journal of Applied Business and Economic Research, 14(9), 5755–5766.
Pazikadin A.R., Rifai D., Ali K. et al. (2020). Solar irradiance measurement instrumentation and power solar generation forecasting based on Artificial Neural Networks (ANN): A review of five years research trend. Science of The Total Environment, 715, 136848.
Qiu J., Wang B., Zhou C. (2019). Forecasting stock prices with long-short term memory neural network based on attention mechanism. PLoS ONE, 2.15(1): e0227222. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0227222
Zhang Q., Abdullah A.R., Chong C.W., Ali M.H.A. (2022). Study on regional GDP forecasting analysis based on Radial Basis Function Neural Network with Genetic Algorithm (RBFNN-GA) for Shandong economy. Computational Intelligence and Neuroscience, 12. DOI: https://doi.org/10.1155/2022/8235308