hrvatski

Procjena operativnih troškova škola primjenom umjetnih neuronskih mreža

Rad se bavi primjenom umjetnih neuronskih mreža u planiranju godišnjih operativnih troškova škola s područja Republike Hrvatske. U tu su svrhu prikupljeni podaci za 51 hrvatsku školu te razvijene tri različite umjetne neuronske mreže: višeslojni perceptron (MLP), mreža opće regresije (GRNN) i mreža s radijalno zasnovanom funkcijom (RBFNN). Softver koji se koristio za ove potrebe se naziva DTREG - Predictive Modeling Software. Usporedbom dobivenih rezultata pokazalo se da se najveća točnost procjene postiže primjenom GRNN mreže čiji je MAPE tijekom validacije 7, 97%, a koeficijent determinacije 0, 90. U ovom se slučaju GRNN mreža pokazala optimalnom za procjenu troškova. Za potrebe planiranja troškova u konkretnim slučajevima može se ispitati veći broj mrežnih modela što mogućnosti softvera dopuštaju bez većih problema. Rezultati ovog istraživanja ukazuju da GRNN daje dobre rezultate te je treba uzeti u obzir u budućim procjenama. U praksi se uvijek želi ostvariti što točniji financijski plan, pa je svaki doprinos povećanju točnosti, od značaja.

škole ; godišnji operativni troškovi ; umjetna neuronska mreža ; DTREG

nije evidentirano