ПРОГНОЗУВАННЯ РЕСУРСНИХ ПОТОКІВ В ІННОВАЦІЙНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ МЕРЕЖЕВОЇ ТОРГІВЛІ У ЕКСТРЕМАЛЬНИХ СИТУАЦІЯХ

ПРОГНОЗУВАННЯ РЕСУРСНИХ ПОТОКІВ В ІННОВАЦІЙНІЙ ДІЯЛЬНОСТІ ПІДПРИЄМСТВ МЕРЕЖЕВОЇ ТОРГІВЛІ У ЕКСТРЕМАЛЬНИХ СИТУАЦІЯХАнотація.У статті досліджено проблематику прогнозування ресурсних потоків в інноваційній діяльності підприємств мережевої торгівлі в умовах екстремальних ситуацій.Обґрунтовано, що ефективність інноваційної діяльності таких підприємств значною мірою залежить від здатності систем менеджменту забезпечувати своєчасне, точне та адаптивне прогнозування матеріальних, фінансових та інформаційних ресурсних потоків.Узагальнено сучасні наукові підходи до трактування сутності ресурсних потоків та визначено обмеження традиційних методів прогнозування, які не враховують високий рівень динамічності ринкового середовища та вплив екстремальних факторів.Доведено доцільність використання методів машинного навчання як інструмента підвищення точності та гнучкості прогнозних рішень у мережевій торгівлі.Запропоновано технологію прогнозування ресурсних потоків, що базується на застосуванні нейронних мереж і методів глибокого навчання, яка охоплює етапи збору та підготовки даних, вибору архітектури моделі, навчання, оцінювання, розгортання та постійного моніторингу.Розроблено формалізований математичний апарат прогнозування ресурсних потоків із використанням адаптивних алгоритмів оптимізації та сучасних метрик оцінювання якості прогнозів.Обґрунтовано доцільність застосування рекурентних нейронних мереж і моделей довгострокової пам'яті для врахування часових залежностей, сезонних коливань попиту та кризових впливів.Доведено, що інтеграція запропонованої технології з інформаційними системами управління ресурсами (ERP, SCM) забезпечує автоматизацію прогнозних процесів, зниження впливу людського фактора та підвищення обґрунтованості управлінських рішень.Наукова новизна дослідження полягає в обґрунтуванні адаптивного підходу до прогнозування ресурсних потоків у контексті інноваційної діяльності під