HUDUDIY ENERGETIKA TA’MINOTI TIZIMIDA IQTISODIY SAMARADORLIKNI OSHIRISHNING NEYRORAVSHAN EKONOMETRIK MODELLARI: QASHQADARYO VILOYATI ELEKTR ENERGETIKA TIZIMIDAN DALILLAR
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.22684088Abstract
Maqolada hududiy energetika ta’minoti tizimida iqtisodiy samaradorlikni oshirish jarayoni neyro-ravshan
(neuro-explicit) ekonometrik model yordamida o‘rganilgan. Energetika iqtisodiy samaradorligi indeksi (ESI) energetika
sektoriga investitsiya o‘sish sur’ati va uzluksiz ta’minot ishonchliligi ko‘rsatkichiga bog‘liq holda ikki yashirin qatlamli
(2–4–4–1 arxitekturali) neyron tarmoq yordamida modellashtirilgan, so‘ngra tarmoq bilimi qaror daraxti orqali aniq (crisp)
qoidalar to‘plamiga o‘tkazilgan. Tadqiqot Qashqadaryo viloyati elektr energetika tizimi - mamlakat elektr energiyasi ishlab
chiqarishining qariyb 19 foizini ta’minlovchi mintaqa - misolida amalga oshirilgan. Natijalar model yuqori bashorat aniqligiga
ega ekanligini hamda ta’minot ishonchliligi past bo‘lgan sharoitda investitsiya o‘sishining iqtisodiy samaradorlikka
ta’siri cheklanganligini ko‘rsatgan
Keywords
Hududiy energetika ta’minoti, neyro-ravshan modellashtirish, neuro-explicit, energetika iqtisodiy samaradorligi, ta’minot ishonchliligi, qoida chiqarish, neyron tarmoq, Qashqadaryo viloyati, elektr energetika tizimiReferences
O‘zbekistonda energiya iste’molini prognoz qilish (Forecasting Energy Consumption in Uzbekistan). ResearchGate, 2025.
https://www.researchgate.net/publication/391483373
Andrews R., Diederich J., Tickle A.B. Survey and critique of techniques for extracting rules from trained artificial neural
networks. Knowledge-Based Systems, 8(6), 373–389 (1995).
Intellektual neyron tarmoqlar matematik modelini qurish algoritmi. ResearchGate, 2026.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 MUHANDISLIK VA IQTISODIYOT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
