У статті розглянуто застосування нейронних мереж для розв"язку задачі визначення кількісних складових оптимальної енергетичної стратегії держави: загального обсягу виробництва енергії, його структурного розподілу, а також відсотку відновлювальної енергії. Застосована модель багатошарового персептрону, навчена за алгоритмом зворотного розповсюдження помилки, дозволяє зробити прогноз розвитку енергетики на період 2011-2030 рр., враховуючи статистику минулих років та цільові на 2030 р. показники. Проаналізовано 4 стратегії, що пропонують сучасні українські і зарубіжні економісти.
The article describes neural networks using for optimal energetic strategy determination problem (includes total value and structural dispersion of energy production estimation, optimal percent of renewable energy calculating). We used multilayer perceptron model with back-propagation learning algorithm for energy-economics dynamics predicting (2010-2030 years period). Input data contains statistical data of prevent years and goal data for 2030 year. Four strategies discussing in nowadays scientific works were analyzed.
