Север и рынок. 2015, N 3.

значений оборота общественного питания в рамках подхода по равномерному развитию составил в январе 3.10 %, а в феврале 1.73 % от фактических значений. Таблица 2 Оборот розничной торговли, млн руб. Район Статистические данные (факт) Прогноз моделью на искомых данных Агломерационный подход Подход по равномерному развитию 01.2015 02.2015 01.2015 02.2015 01.2015 02.2015 01.2015 02.2015 По области 10920 11360 11094 11317 10917 11123 11285 11525 Бабаевский 124 128 124 128 116 120 132 136 Бабушкинский 71 79 71 79 63 71 79 86 Белозерский 93 106 93 106 85 99 101 114 Вашкинский 38 39 38 39 30 32 46 47 Великоустюгский 442 438 442 438 434 431 449 446 Верховажский 63 67 63 67 56 60 71 75 Вожегодский 100 101 100 101 92 93 108 108 Вологодский 223 248 223 248 216 240 231 256 Вытегорский 194 204 194 204 187 197 202 212 Грязовецкий 306 304 306 304 298 296 313 312 Кадуйский 117 114 117 114 110 106 125 122 Кирилловский 137 133 137 133 129 125 145 140 Кичм.-Городецкий 112 123 112 123 105 115 120 131 Междуреченский 37 40 37 40 29 33 45 48 Никольский 140 151 140 151 132 143 148 159 Нюксенский 85 39 85 39 78 32 93 47 Сокольский 334 385 334 385 327 377 342 393 Сямженский 50 54 50 54 42 47 57 62 Тарногский 69 75 69 75 61 67 76 83 Тотемский 163 164 163 164 155 156 170 171 Усть-Кубинский 38 41 38 41 30 34 45 49 Устюженский 85 89 85 89 78 82 93 97 Харовский 101 103 101 103 93 95 109 111 Чагодощенский 92 71 92 71 85 63 100 79 Череповецкий 224 159 224 159 216 151 232 166 Шекснинский 218 211 218 211 211 203 226 219 г. Вологда 3865 4024 3865 4024 3965 4124 3765 3924 г. Череповец 3396 3669 3396 3669 3496 3769 3296 3569 Таблица 3 Нейронная сеть с наилучшими показателями производительности для моделирования оборота общественного питания Net. Training Test Training Error Hidden Output name perf. perf. algorithm function activation activation MLP 87-174-1 0.816 0.909 BFGS SOS Logistic Tanh Исходя из полученных модельных данных оборота розничной торговли и общественного питания, можно резюмировать, что подход по выравниванию развития муниципальных районов и городских округов дает наилучший результат. В таблице 5 представлена архитектура ИНС с наилучшей производительностью для моделирования объема платных услуг. Оптимальная совокупность показателей качества ИНС достигается с архитектурой вида MLP 29-58-1 с активационной функцией гиперболический тангенс нейронов на скрытом слое и логистической на выходном слое. Отклонение смоделированных нейронной сетью прогнозных значений оборота общественного питания от фактических в январе 2015 г. составило 1.58 %, а в феврале - 0.80 % (табл.6). В рамках агломерационного подхода при увеличении объема платных услуг в каждом городском округе на 10 млн руб. и равномерном его понижении в муниципальных районах, модельные значения на уровне области за данный период выросли до 4.32 в январе и 4.24 трлн руб. в феврале. Обратные тенденции 111