UA : У роботі аналізується поточний стан електромобільного ринку на світовому рівні, розглядаються наявні проблеми та перешкоди, що ускладнюють подальший розвиток екологічно орієнтованого транспорту в економічному, політичному, технічному та екологічному вимірах. Проведено порівняльний аналіз існуючих інструментів прогнозування та нейромережевих архітектур, спрямованих на прогнозування та класифікацію. Проаналізовано архітектури, які використовуються в даний час для роботи з часовими рядами для задач прогнозування та кластеризації. На основі цього аналізу розроблено нейромережеву модель ансамблевого типу для аналізу та прогнозування динаміки продажів на ринку електромобілів з можливістю її модифікації для застосування в інших галузях. В результаті розроблено рекомендації щодо використання апарату нейронних мереж для побудови моделей прогнозування динаміки продажів на ринку електромобілів.
EN : The research analyzes the current state of the electric vehicle market in the global
market, considers the existing problems and obstacles that hinder the further development of environmentally friendly transport in the economic, political, technical and environmental dimensions. A comparative analysis of existing forecasting tools and neural network architectures aimed at forecasting and classification is carried out. The architectures that are currently used to work with time series for forecasting and clustering tasks are analyzed. On the basis of this analysis, an ensemble-type neural network model for analyzing and forecasting the dynamics of sales in the electric vehicle market has been developed with the possibility of its modification for use in other industries. As a result, recommendations for using the neural network apparatus to build models for forecasting sales dynamics in the electric vehicle market have been developed.
