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J-GLOBAL ID：202202276308947966   整理番号：22A0863371

産業4.0の文脈における経済構造変化のニューラルネットワーク予測【JST・京大機械翻訳】

Neural Network Prediction of Economic Structural Changes in the Context of Industry 4.0

著者 (3件)： Petrova Elena A. (Volgograd State University, Volgograd, Russia) ,  Kalinina Alla E. (Volgograd State University, Volgograd, Russia) ,  Bondarenko Petr V. (Volgograd State University, Volgograd, Russia)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 287  ページ： 151-162  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在の研究は,結果として,経済成長の源の1つとして,構造変化を考慮する。しかし,この接続は絶対ではなく,変化強度は多くの因子に依存し,その内の1つは技術開発であり,これは主に産業4.0の形成と関連している。この章は,情報技術部門の成長速度指標に従って,Gatevの積分構造変化係数によって計算された,2007年から2017年の間の欧州連合諸国経済,米国とロシアの構造変化分析の結果を示す。最も高い年間構造変化は,外国で2009年に観察された。2010年以降,付加価値の構造は比較的安定していたが,米国では2015年のわずかな増加があった。ロシア連邦は,2009年と2011年に2つのピーク値を示し,2015年には小さい値を示す。構造変化を予測するツールとしてニューラルネットワークを用いた。予測結果は,経済の構造変化とIT産業指標の間の直接的依存性を示し,そして,依存構成は,経済のこの部門におけるプロセスが安定化され,近い将来の構造変化に導かないと結論づけることができる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *経済 ,  経済成長 ,  付加価値 ,  産業 ,  *ニューラルネットワーク ,  アメリカ合衆国 ,  変化 ,  指標 ,  成長速度 ,  ロシア連邦 ,  情報技術 ,  欧州連合
準シソーラス用語： 情報通信技術 ,  IT産業 ,  *構造変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 経済における構造変化 ,  経済成長 ,  情報通信技術 ,  構造変化係数

分類 (2件)： 産業経済  (KA02000Y) ,  エネルギーに関する技術・経済問題  (LA01050V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 産業 ,  文脈 ,  経済 ,  構造変化 ,  ニューラルネットワーク ,  予測