Магістерські роботи
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Інструментальні засоби розробки систем оповіщення населення про якість повітря та радіаційну небезпеку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Чуйко, Дмитро Сергійович; Тарнавський, Юрій АдамовичАктуальність теми: зростання рівня забруднення атмосферного повітря та епізодичні випадки підвищення радіаційного фону створюють суттєві ризики для здоров’я населення, особливо для вразливих груп. Сучасні інструменти моніторингу не завжди забезпечують достатню точність, зручність і рівень персоналізації, необхідні для оперативного реагування на зміни стану довкілля. Тому розробка мобільного застосунку, який поєднує інформування про якість повітря та радіаційний фон із можливістю персонального налаштування сповіщень, є актуальною науковою та практичною задачею. Мета роботи: створення мобільного додатку для відстеження стану атмосферного повітря та радіаційного фону, який забезпечує користувачам оперативний доступ до достовірної інформації та персоналізовані сповіщення у разі погіршення екологічної ситуації. Завдання дослідження: — дослідити особливості моніторингу атмосферного повітря та радіаційного фону, проаналізувати основні забруднювачі та офіційні рекомендації щодо їх допустимих концентрацій; — вивчити сучасні програмні рішення, що вже існують на ринку; — обґрунтувати вибір технологій для розробки застосунку: мови програмування, фреймворку, системи керування базами даних і сервісів автентифікації; — оцінити постачальників даних про якість повітря та радіаційний фон; — реалізувати мобільний застосунок із функціями моніторингу та персонального інформування. Об’єкт дослідження: інформування населення про зміни у стані якості повітря та радіаційного фону. Предмет дослідження: методи та програмні засоби для побудови системи відстеження стану якості повітря і радіаційного фону та персонального інформування користувачів про їх зміни. Практична цінність роботи: Розроблений мобільний застосунок може використовуватися широким колом користувачів для щоденного моніторингу стану якості повітря та радіаційного фону. Для чутливих груп населення він забезпечує персоналізовані попередження та рекомендації, що дає змогу мінімізувати негативний вплив забрудненого повітря та підвищеного радіаційного фону. Розроблене рішення може бути використане як окремий продукт або як компонент комплексних систем екологічного моніторингу. Апробація результатів роботи: тези дипломної роботи були представлені в: — науковому журналі в галузі технічних наук “Технічна інженерія”; — ХХІІ міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів “Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики”. Зокрема, за активну участь в конференції автор був нагороджений дипломом 3 ступеня. Структура та обсяг роботи: дисертація складається з вступу, пʼяти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 118 сторінок, в тому числі 94 сторінки основного тексту, 6 таблиць, 30 рисунків, список використаних джерел у кількості 25 найменувань.Документ Відкритий доступ Методи та засоби пошуку закладів освіти на основі багатокритеріальної оптимізації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Яценко, Мирослав Ігорович; Тихоход, Володимир ОлександровичСтруктура та обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, п’яти розділів, висновків та додатку. Робота містить посилання на 30 джерел, 22 таблиць та 31 ілюстрацій. Основна частина роботи викладена на 89 сторінках. Загальний обсяг роботи 98 сторінок. Актуальність. У сучасних умовах абітурієнти стикаються з різноманіттям навчальних програмам та навчальних закладів, що ускладнює процес вибору оптимального варіанту здобуття освіти. Процес прийняття рішення про вступ до закладу освіти передбачає врахування низки чинників — від академічної репутації та вартості навчання до географічного розташування, наявності інфраструктури та перспектив працевлаштування. Традиційні методи вибору, які ґрунтуються на одному або двох критеріях, не забезпечують комплексної оцінки та не враховують індивідуальних пріоритетів користувача. У зв’язку з цим актуальним є застосування методів багатокритеріальної оптимізації, що дають змогу одночасно аналізувати кілька параметрів і формувати збалансовані рішення з урахуванням різних аспектів якості освітніх послуг. Метою роботи є розроблення підходу до формування системи пошуку закладів освіти на основі методів багатокритеріальної оптимізації, що забезпечує персоналізований вибір за сукупністю критеріїв. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: — провести аналіз існуючих рішень пошуку закладів освіти; — проаналізувати критерії пошуку закладів освіти та сформувати основні для використання у системі; — розробити структуру баз даних; — спроектувати архітектуру програмного забезпечення; — розробити серверну та клієнтську частину застосунку; — провести дослідження розробленої системи. Об’єктом дослідження є процес пошуку закладів освіти абітурієнтами та дослідження основних критеріїв, що впливають на прийняття рішення. Предметом дослідження є програмне забезпечення для пошуку закладів освіти на основі багатокритеріальної оптимізації. Методи дослідження включають аналіз, проектування, програмування, тестування. Практичне значення роботи полягає у розробці веб-застосунку для абітурієнтів, учнів, який спрощуватиме пошук за допомогою багатокритеріальної оптимізації. А також дасть адміністрації навчальних закладів платформу для поширювання інформації про заклад та його здобутки. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи було опубліковано та обговорено на: IX Міжнародна науково-практична конференція «EDUCATION AND SCIENCE OF TODAY: INTERSECTORAL ISSUES AND DEVELOPMENT OF SCIENCES», 28 листопада, Кембридж, Великобританія.Документ Відкритий доступ Ефективність роботи розподільних електричних мереж з використанням електроустановок секціонування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Барабаш, Антон Володимирович; Кирик, Валерій ВалентиновичМагістерська дисертація складається з пояснювальної записки та графічної частини. Пояснювальна записка виконана на 87 сторінках формату А4, яка включає в себе 17 рисунків, 38 таблиць, 21 джерел використаної літератури. Графічна частина містить 7 аркушів технічних креслень форматом А1. В дисертації розглянуто підвищення ефективності та надійності роботи розподільних електричних мереж 10 кВ шляхом обґрунтування доцільності та визначення впливу встановлення реклоузера і запобіжника роз’єднувача вихлопного типу. Проведено моделювання варіантів встановлення реклоузерів та ЗРВТ на повітряних лініях електропередавання номінальною напругою 10 кВ при різних випадках короткого замикання. Сформовано рекомендації оптимальних місць встановлення реклоузерів та ЗРВТ для забезпечення захисту електричних мереж від короткого замикання.Документ Відкритий доступ Безпілотне повітряне судно з адаптивним крилом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Лемешко, Максим В'ячеславович; Кабанячий, Володимир ВолодимировичПояснювальна записка до магістерської дисертації: «Безпілотне повітряне судно з адаптивним крилом», 84 сторінки, 58 ілюстрацій, 21 таблицю та 14 посилань на літературу. Мета проекту – вдосконалення конструкції сучасного безпілотного літального апарату. В ході роботи було проведено аналіз класифікацій існуючих конструктивно- силових схем та визначено суть їх роботи, їх конструктивні особливості, визначено методику обчислення характеристик міцності та жорсткості, виконано силовий розрахунок штоку та циліндру, що було відображено у ілюстрацій них матеріалах. Проаналізувавши інформацію з відкритих джерел по аналогах був обраний прототип для проектування. В роботі представлені результати розрахунково-експериментальних досліджень щодо підвищення ефективності злітно-посадкової механізації моделі легкого безпілотного повітряного судна. Розроблено тривимірне CFD-дослідження крил із частковими щілинами та різними розмахами щілин, щоб визначити прямий зв’язок між розмахом щілин та змінами підйомної сили, лобового опору та коефіцієнта моменту тангажу. У ході виконання проекту було створено складальне креслення та побудовані просторові моделі елементів конструкції для розрахунку.Документ Відкритий доступ Жорсткість крила транспортного літака(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Пушкар, Владислав Володимирович; Бондар, Юрій ІвановичМагістерська дисертація: «Жорсткість крила транспортного літака», 138 сторінок, 51 рисунків, 30 таблиць, 24 посилань. Актуальність: за останнє десятиліття авіаційна галузь розкинулась у різних напрямках, але покращення характеристик літальних апаратів залишається однією з найбільш актуальних наукових і прикладних проблем. Зі збільшенням швидкості і розмірів літака більший вплив на його аеродинамічні характеристики надає деформація конструкції самого літака. Цей взаємозв’язок деформації конструкції із зовнішніми навантаженнями визначається явищами статичної аеропружності, які можуть привести до зниження або збільшення аеродинамічних навантажень і їх перерозподілу уздовж розмаху стріловидного крила великого подовження. До теперішнього часу залишається невирішеною проблема створення математичних моделей пружних літальних апаратів з заданими характеристиками жорсткості, які в залежності від режиму, деформувалися під впливом зовнішніх навантажень подібно крилу реального літака. Мета роботи: визначити жорсткість крила літака, що проектується в умовах проектної невизначеності та дослідження впливу деформацій крила літака на розподіл аеродинамічних сил по його розмаху. Об’єкт дослідження: характеристики жорсткості крила великого подовження. Предмет дослідження: математичні моделі жорсткого крила та зовнішні навантаження. Методи дослідження: аналітичний огляд методології розрахунку характеристик крила літака; аналіз можливості застосування модифікованого методу Вейсингера; аналіз пружної моделі крила літака з відомими характеристиками; розробка методики визначення розподілу аеродинамічних сил по розмаху крила з урахуванням статичної аеропружності; визначення жорсткісних та аеродинамічних характеристик пружної моделі крила літака. Наукова новизна одержаних результатів: розроблено математичну модель жорсткості крила дозвукового літака транспортної категорії; досліджені фактори, негативного впливу на спів падіння результатів теоретичного розрахунку і аеродинамічного експерименту, синтезовано алгоритм налаштування математичних моделей і самозабезпечення теоретичних розрахунків вхідними даними на основі статичних даних; розроблено алгоритм визначення жорсткості крила дозвукового літака транспортної категорії; розроблено комплекс програм, який забезпечить адаптивне керування дослідженнями зовнішніх навантажень на крило. Практичне значення отриманих результатів: дозволить визначати діючі навантаження з урахуванням ефектів статичної аеропружності в умовах проектної невизначеності, забезпечення вхідними даними для теоретичних розрахунків в умовах дефіциту інформації на основі статичних даних, отримання рекомендацій по вдосконаленню конструкції крила літака.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система оцінювання страхових ризиків в аграрному секторі на основі методів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ярко, Андрій Юрійович; Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаМагістерська дисертація: 135 с., 38 рис., 21 табл., 1 додаток, 21 джерел. Об’єкт дослідження – процеси формування, прогнозування та оцінювання страхових ризиків у аграрному секторі в умовах невизначеності природно-кліматичних та економічних факторів. Предмет дослідження – методи машинного навчання, статистичного аналізу, імітаційного моделювання та інтелектуальні підходи до побудови систем оцінювання аграрних страхових ризиків, включно з алгоритмами прогнозування врожайності та розрахунку страхових показників. Мета роботи – створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, яка забезпечує точне прогнозування врожайності сільськогосподарських культур і визначення ключових страхових показників: ймовірності дефіциту, очікуваних збитків, Value-at-Risk та Conditional Value-at Risk. У роботі використано методи машинного навчання (регресійні моделі, ансамблеві алгоритми), статистичного аналізу, просторової обробки супутникових даних MODIS та кліматичних реаналізів ERA5-Land, а також метод Монте-Карло для моделювання сценаріїв невизначеності.Документ Відкритий доступ Розробка та дослідження прогнозних моделей у системах алгоритмічної торгівлі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ярінко, Богдан Богданович; Касьянов, Павло ОлеговичМагістерська дисертація: 108 с., 6 рис., 12 табл., 1 додаток, 40 джерел. У магістерській дисертації досліджено проблему підвищення ефективності та робастності торгових стратегій в умовахнестаціонарності фінансових ринків. Розроблено систему автоматизованої діагностики прогнозних моделей, яка, на відміну від класичних підходів, фокусується на виявленні та корекції систематичних помилок алгоритмів, таких як ігнорування ринкових режимів та впевненості прогнозу (Додаток А). Експериментальна верифікація підтвердила ефективність запропонованої методології: приріст метрики F1-Score склав від 10% до 64,1% . В роботі розглядались такі моделі, як LSTM, XGBoost, Random Forest, логістична регресія. Розроблено стартап-проект для комерціалізації створеної технології, проведено аналіз конкурентного середовища та сформовано маркетингову стратегію виведення продукту на ринок.Документ Відкритий доступ Поведінкові моделі оцінювання успішності студентів у смарт-класах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ткач, Вікторія Степанівна; Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаМагістерська дисертація: 125 c., 14 рис., 31 табл., 1 додаток, 56 джерел. Об’єкт дослідження: прогнозування успішності студентів у смарткласах. Предмет дослідження: методи машинного навчання, моделі виживання для аналізу успішності студентів у смарт-класах. Мета дослідження: аналіз поведінкових даних студентів та прогнозування їхньої залученості й ризику відтоку у смарт-класі з використанням методів машинного навчання та моделей виживання. Використані методи: логістична регресія, градієнтний бустинг, дерева рішень, наївний Байєсівський класифікатор, метод опорних векторів з RBFядром, модель Каплана-Майєра, модель Кокса та модель прискореного часу до події Вейбулла. Актуальність дослідження: потреба навчальних закладів забезпечувати вищу якість освітнього процесу в умовах зростання вимог до результатів навчання. Для цього потрібно вчасно виявляти студентів, які можуть втратити зацікавленість або зіткнутися з труднощами у навчанні. Саме тому поведінковий аналіз і прогнозування відтоку стають важливими інструментами для прийняття своєчасних педагогічних рішень. Отримані результати: побудовано та порівняно поведінкові моделі прогнозування успішності студентів у смарт-класі. Застосування методів дозволило визначити ключові поведінкові чинники ризику та встановити часові інтервали, у яких він зростає найбільше. Подальші дослідження будуть спрямовані на розширення набору поведінкових ознак шляхом використання мультимодальних даних та сенсорних сигналів смарт-класів.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для аналізу економічних ризиків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Мельник, Микола Сергійович; Левенчук, Людмила БорисівнаМагістерська дисертація: 138 с., 35 рис., 22 табл., 1 дод., 29 джерел. Мета дослідження – розробка інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (ІСППР) для аналізу економічних ризиків, яка на основі сучасних методів машинного навчання забезпечує якісне та інтерпретоване прогнозування банкрутства підприємств. Об’єкт дослідження – процес аналізу економічних ризиків підприємств та механізми оцінювання їхньої фінансової стійкості. Предмет дослідження – методи, моделі та алгоритми машинного навчання, а також програмні засоби їх застосування в інтелектуальній системі підтримки прийняття рішень для прогнозування ризику банкрутства. В дисертації було проведено системний аналіз проблеми оцінки економічних ризиків та огляд методів машинного навчання для прогнозування банкрутства. Обґрунтовано використання ансамблевих моделей (зокрема XGBoost) у поєднанні з методами балансування даних (SMOTE) та інтерпретації результатів (SHAP). Розроблено архітектуру та програмну реалізацію веб-орієнтованої ІСППР «RiskSense AI», що дозволяє виконувати експрес-діагностику фінансового стану підприємств та отримувати пояснення факторів ризику. В додатку А наведено лістинг розробленої програми мовою Python з використанням бібліотек Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, SHAP, Streamlit та інших.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система прогнозування фінансових часових рядів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Макітрук, Максим Тарасович; Селін, Юрій МиколайовичМагістерська дисертація: 129 с., 9 рис., 29 табл., 2 дод., 27 джерел. Актуальність теми. Сучасні фінансові ринки характеризуються високою волатильністю, нелінійністю та нестаціонарністю, що знижує ефективність класичних статистичних моделей прогнозування й ускладнює управління ризиками. Метою роботи є розроблення та експериментальна перевірка інтегрованої інтелектуальної системи прогнозування фінансових часових рядів і розподілу фінансового ресурсу на основі LSTM, методів оцінки прогнозної невизначеності та портфельної оптимізації. Об’єктом дослідження є фінансові часові ряди біржових активів. Предметом дослідження є методи їх прогнозування та моделі розподілу фінансового ресурсу з урахуванням невизначеності прогнозу. У роботі проаналізовано класичні статистичні моделі та нейронні мережі, обґрунтовано вибір моделі LSTM. Розроблено LSTM-архітектуру з ковзним вікном та autoregressive rolling forecast для прогнозу. Запропоновано три підходи до оцінки невизначеності прогнозу і реалізовано чотири моделі розподілу фінансового ресурсу. Експериментальні дослідження виконано з використанням Python, TensorFlow/Keras, NumPy та Pandas. Наукова новизна полягає у створенні інтегрованої системи, що поєднує LSTM-прогноз із багаторівневою оцінкою невизначеності та використанням інтервалів довіри в моделях оптимізації. Практичне значення роботи полягає у розробленні програмної системи та стартап-проєкту «MakProphet» для підтримки інвестиційних рішень на нестабільних фінансових ринках.Документ Відкритий доступ Інформаційна система підтримки прийняття рішень для підвищення рівня інформаційної безпеки організації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Коломієць, Данило Сергійович; Касьянов, Павло ОлеговичМагістерська дисертація: 123 с., 15 рис., 19 табл., 1 дод., 24 джерела. Тема: інформаційна система підтримки прийняття рішень для підвищення рівня інформаційної безпеки організації. Об’єкт дослідження: процес моніторингу, аналізу та оцінювання подій інформаційної безпеки в корпоративних інформаційних системах. Предмет дослідження: методи інтелектуального аналізу подій безпеки, моделі формування епізодів інцидентів, алгоритми оцінювання ризику та пріоритизації хостів у системах підтримки прийняття рішень. Мета роботи: розроблення інформаційної системи підтримки прийняття рішень, яка забезпечує інтеграцію даних з платформ моніторингу безпеки, інтелектуальний аналіз подій та підвищення ефективності управління інцидентами інформаційної безпеки. Методи дослідження: аналіз журналів подій інформаційної безпеки, методи нормалізації та кореляції подій, кластеризація без учителя, оцінювання ризику на основі агрегованих ознак, багатошарові нейронні мережі, методи машинного навчання та елементи семантичного аналізу текстових даних. Актуальність: робота зумовлена зростанням кількості та складності кіберзагроз, а також перевантаженістю фахівців з інформаційної безпеки. Результати роботи: розроблено інформаційну систему підтримки прийняття рішень для аналізу подій безпеки. Реалізовано програмні модулі збору та уніфікації даних з платформ Wazuh і CrowdStrike, механізми формування епізодів подій, оцінювання ризику інцидентів та пріоритизації хостів із використанням методів машинного навчання.Документ Відкритий доступ Комплексна термомодернізація житлового будинку в м. Черкаси з впровадженням поновлювальних джерел енергії(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Внуков, Олексій Дмитрович; Віноградов-Салтиков, ВолодимирМагістерська дисертація присвячена вирішенню актуального науково-практичного завдання підвищення енергоефективності житлових будівель шляхом комплексної термомодернізації із впровадженням відновлювальних джерел енергії. Об’єктом дослідження є двоквартирний житловий будинок у місті Черкаси, що характеризується значним рівнем енергоспоживання та потребує модернізації інженерних систем. У роботі виконано аналіз сучасного стану енергоефективності житлового фонду України, нормативно-правової бази у сфері енергозбереження та застосування відновлювальних джерел енергії. Проведено теплотехнічну оцінку огороджувальних конструкцій будівлі та обґрунтовано вибір теплоізоляційних матеріалів з метою досягнення класу енергоефективності B. На основі програмного моделювання в середовищах GeoT*SOL Premium, PV*SOL Premium та інших спеціалізованих программ розроблено технічні рішення з реконструкції системи опалення та електропостачання будинку. Запропоновано використання повітряних теплових насосів у бівалентній схемі з конденсаційним газовим котлом як резервним джерелом тепла, а також інтеграцію сонячної електростанції з акумуляторним накопиченням енергії для покриття власних потреб будівлі. У дисертаційній роботі виконано техніко-економічне обґрунтування запропонованих заходів, визначено енергетичний ефект від їх впровадження, розраховано річну економію паливно-енергетичних ресурсів та орієнтовний термін окупності інвестицій. Окрему увагу приділено питанням охорони праці, електро- та пожежної безпеки при експлуатації модернізованих інженерних систем. Отримані результати мають практичне значення та можуть бути використані при розробленні рекомендацій з енергоефективної модернізації малоповерхових житлових будівель, а також при впровадженні відновлювальних джерел енергії в умовах існуючої забудови.Документ Відкритий доступ Дослідження ефективності застосування теплових насосів у системах централізованого теплопостачання навчального корпусу КПІ ім. Ігоря Сікорського(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Бороздін, Денис Сергійович; Білоус, ІннаМагістерська дисертація на здобуття ступеня магістра за освітньо- професійною програмою підготовки «Енергетичний менеджмент та інжиніринг теплоенергетичних систем» на тему: «Дослідження ефективності застосування теплових насосів у системах централізованого теплопостачання навчального корпусу КПІ ім. Ігоря Сікорського» : пояснювальна записка на 116 с., 20 рис., 42 табл., 15 бібліографічних найменувань; 6 кресленики ф. А1. Мета роботи – комплексний аналіз систем енергопостачання навчального корпусу, створення достовірної динамічної енергетичної моделі будівлі та обґрунтування технічних і організаційно-управлінських рішень щодо підвищення енергоефективності з використанням відновлювальних джерел енергії. У роботі наведено загальну характеристику об’єкта дослідження, зокрема функціональне призначення навчального корпусу, його умови експлуатації та кліматичні характеристики регіону. Виконано аналіз систем енергопостачання об’єкта, складено тепловий баланс будівлі та визначено рівень її енергоефективності відповідно до вимог ДСТУ 9190:2022. Проведено детальний аналіз інженерних систем опалення, вентиляції та гарячого водопостачання, а також оцінено стан і ефективність систем обліку, автоматизації, моніторингу та управління споживанням теплової енергії. На основі отриманих результатів обґрунтовано вибір та виконано розрахунок обладнання при реконструкції системи теплопостачання і ГВП, сформовано рекомендації щодо організаційно-управлінських заходів, спрямованих на підвищення енергоефективності навчального корпусу. Виконано техніко-економічне обґрунтування впровадження сучасного енергетичного обладнання та альтернативних джерел енергії. У межах спеціального питання виконано комп’ютерне та динамічне енергетичне моделювання джерел теплозабезпечення з комбінованим використанням відновлювальних джерел енергії. У програмних середовищах GeoTSol, PVSol та MathCAD змодельовано системи енергозабезпечення будівлі, розроблено схему під’єднання теплового насосу до системи теплозабезпечення існуючого об’єкта та виконано розрахунок енергозабезпечення теплового насосу від дахової сонячної електростанції. Окремим розділом роботи є розроблення стартап-проєкту, спрямованого на впровадження енергоефективних технологій та відновлювальних джерел енергії у навчальних корпусах. Отримані результати можуть бути використані при плануванні модернізації інженерних систем громадських і житлових будівель та підвищенні їх енергоефективності.Документ Відкритий доступ Комбіноване використання сонячної електростанції та теплового насосу для теплозабезпечення житлової багатоповерхівки у місті Києві(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Турко, Роман Вікторович; Яценко, ОленаМагістерська дисертація виконана з метою здобуття ступеня магістра за освітньо-професійною програмою «Енергетичний менеджмент та інжиніринг теплоенергетичних систем» на тему «Комбіноване застосування сонячної електростанції та теплового насоса для системи теплозабезпечення багатоповерхового житлового будинку в місті Києві». Пояснювальна записка складається зі 98 сторінки, містить 26 рисунки, 46 таблиць, 10 бібліографічних джерел та 6 креслень формату А1. Об’єктом дослідження є система теплопостачання багатоповерхової житлової будівлі. Метою роботи є підвищення рівня енергоефективності десятиповерхового житлового будинку в місті Києві шляхом обґрунтування та впровадження сучасних інженерних рішень з використанням відновлюваних джерел енергії з урахуванням кліматичних умов регіону та економічної ефективності. У процесі виконання роботи проведено розрахунок енергетичних показників будівлі, зокрема визначено клас її енергоефективності відповідно до методики ДСТУ 9190:2022. На основі отриманих результатів сформовано перелік енергоефективних заходів, реалізація яких дозволяє покращити тепловий комфорт приміщень, підвищити клас енергоефективності будівлі та скоротити витрати на споживання енергетичних ресурсів. Окрім традиційних заходів з підвищення енергоефективності, у роботі запропоновано технічні рішення з використанням альтернативних джерел енергії, зокрема сонячної та низькопотенційної енергії з навколишнього середовища. За допомогою спеціалізованого програмного забезпечення PVSOL і GeoTSOL виконано моделювання роботи систем енергозабезпечення на основі відновлюваних джерел. У межах роботии розроблено схему підключення теплового насоса до систем опалення та гарячого водопостачання, а також схему розміщення сонячної електростанції на даху будівлі.Документ Відкритий доступ Інформаційна система з використанням ансамблевих моделей для оцінки кредитних ризиків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Халімончук, Ростислав Анатолійович; Гуськова, Віра ГеннадіївнаОб’єкт дослідження – процес оцінки кредитних ризиків позичальниківу фінансових інформаційних системах. Предмет дослідження – методи машинного навчання та ансамблеві моделі, що застосовуються для прогнозування ймовірності дефолту позичальників. Мета роботи – розробити та дослідити інформаційну систему з використанням ансамблевих моделей машинного навчання для підвищення точності оцінки кредитних ризиків. Методи дослідження – аналіз і попередня обробка даних, методи машинного навчання, ансамблеві підходи (стекінг, блендинг, гібридні та геометричні методи), метрики оцінювання якості класифікації (Precision, Recall, F1-score, Accuracy). Основні результати – розроблено інформаційну систему для оцінки кредитного ризику на основі базових і ансамблевих моделей; проведено експериментальне порівняння різних підходів до прогнозування дефолту; встановлено, що застосування ансамблевих методів дозволяє покращити узгодженість прогнозів і підвищити якість оцінки кредитних ризиків порівняно з окремими базовими моделями. Отримані результати підтверджують доцільність використання ансамблевих моделей у задачах кредитного скорингу.Документ Відкритий доступ Розробка динамічної моделі для прогнозування теплових навантажень у багатоквартирному будинку міста Славутич(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Кисельов, Віталій; Яценко, ОленаМагістерська дисертація на здобуття ступеня магістра за освітньо-професійною програмою підготовки «Енергетичний менеджмент та інжиніринг теплоенергетичних систем» на тему: «Розробка динамічної моделі для прогнозування теплових навантажень у багатоквартирному будинку міста Славутич» : пояснювальна записка на 116 с., 48 рис., 41 табл., 18 бібліографічних найменувань; 6 кресленики ф. А1. Мета роботи – створення достовірної динамічної моделі об’єкта у програмному середовищі DesignBuilder для прогнозування теплових навантажень та обґрунтування технічних рішень щодо підвищення енергоефективності будівлі. У роботі подано характеристику об’єкта дослідження, зокрема архітектурні параметри, призначення будівлі, умови її експлуатації, а також кліматичні та розрахункові дані регіону. Проведено аналіз існуючих інженерних систем, визначено стан теплопостачання, виконано тепловий баланс будівлі та оцінено її енергетичні показники відповідно до ДСТУ 9190:2022. На основі обстеження сформовано технічні рішення для реконструкції системи теплопостачання, розроблено теплову схему та підібрано необхідне обладнання. У DesignBuilder створено динамічну модель будівлі, що дала змогу змоделювати режими роботи систем і спрогнозувати теплові навантаження з урахуванням енергоефективних заходів. Додатково змодельовано сонячну електростанцію для живлення критичних електроспоживачів. Розроблено техніко-економічне обґрунтування запропонованих рішень, що дозволяє оцінити їхню доцільність та очікуване зменшення енергоспоживання й експлуатаційних витрат. Отримані результати можуть бути використані для планування модернізації інженерних систем житлових будівель і підвищення їх енергоефективності.Документ Відкритий доступ Модель для аналізу впливу погодних факторів на формування цін зернових культур в Україні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Тихолоз, Андрій Андрійович; Тимощук, Оксана ЛеонідівнаОб’єкт дослідження: процес ціноутворення на ринку зернових культур України в умовах глобальних кліматичних змін. Предмет дослідження: математичні моделі та методи оцінки впливу метеорологічних факторів на динаміку цін зернових культур. Мета роботи: розробити математичну модель для оцінки впливу погодних коливань на динаміку цін зернових культур, а також створити концепцію комерційної інтернет-платформи для впровадження результатів прогнозування в агробізнесі. Програмний продукт було розроблено, використовуючи мову програмування Python.Документ Відкритий доступ Система прогнозування і аналізу сезонних часових рядів у маркетингових дослідженнях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Пащенко, Андрій Ілліч; Тимощук, Оксана ЛеонідівнаМетою даної роботи є дослідження проблеми прогнозування і аналізу сезонних часових рядів. Особливо у випадках, коли сигнал нестаціонарний або містить циклічні коливання, то задача прогнозування постає перед дослідником цікавою та складною проблемою, у тому числі у контексті маркетингових досліджень для здійснення прогнозів у питаннях бізнесу. У роботі наведено огляд деяких відомих методів прогнозування часових рядів, а також розглянуто підходи до виявлення сезонних коливань в часовому ряді. Запропоновано алгоритм прогнозування на основі методу спектрального сингулярного аналізу. Цей метод базується на створенні повторності шляхом переходу від часового ряду до послідовності векторів, що складаються з відрізків часового ряду вибраної довжини, сингулярному розкладі матриці, одержаної на основі сформованої багатовимірної вибірки та розкладі вихідного часового ряду за базисом, породжуваного ним самим. У роботі представлено результати прогнозування вибраних часових рядів за допомогою методу спектрального сингулярного аналізу, а також відомих методів на основі сезонних моделей. Виконано порівняльний аналіз методів, використовуючи створену програму у вигляді веб-додатку. На основі запропонованого підходу розроблено та проаналізовано потенційний стартап. Створено бізнес план проєкту, проведено SWOT-аналіз, здійснено економічну оцінку доходів і витрат стартапу, розглянуто потенційний шлях розвитку та партнерств, розраховано різноманітні фінансово-економічні показники.Документ Відкритий доступ Метод прогнозування часового ряду на основі трансформерів та архітектур комп’ютерного зору(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Свирид, Нікіта Олександрович; Недашківська, Надія ІванівнаМетою даної роботи є підвищення якості прогнозування складних нелінійних процесів у соціально-економічних системах за умов високої нестаціонарності, волатильності та наявності прихованих структурних змін. У таких випадках часові ряди характеризуються хаотичною динамікою та режимними переходами, що знижує ефективність класичних методів регресії та актуалізує задачу розробки спеціалізованих гібридних підходів до прогнозування. У роботі наведено огляд сучасних методів глибокого навчання для аналізу часових рядів, зокрема рекурентних нейронних мереж, трансформерних архітектур та методів візуального кодування сигналів. Запропоновано гібридний метод прогнозування, що поєднує підходи комп’ютерного зору та механізми уваги, орієнтований на виявлення прихованої часової структури та нелінійних залежностей. Метод базується на трансформації одновимірного часового сигналу у двовимірні зображення за допомогою алгоритмів Gramian Angular Field (GAF) та Markov Transition Field (MTF), вилученні локальних просторових ознак за допомогою згорткового енкодера (CNN) та моделюванні довгострокових часових залежностей із використанням блоку Трансформера. У роботі представлено результати програмної реалізації запропонованої системи та серії експериментальних досліджень на синтетичних і реальних наборах даних, зокрема фінансових часових рядах. Порівняльний аналіз із базовими моделями показав, що запропонований метод демонструє конкурентні переваги у задачах моделювання нелінійних динамічних систем та ідентифікації ринкових режимів, водночас зберігаючи обмеження у задачах із домінуючою лінійною структурою.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система підтримки прийняття рішень для автоматизованої торгівлі на фінансових ринках на прикладі криптовалют(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Мороз, Владислава Вячеславівна; Канцедал, Георгій ОлеговичДосліджено застосування методів машинного навчання для автоматизованого прийняття торгових рішень на криптовалютних ринках. Актуальність теми зумовлена високою волатильністю криптоактивів, відсутністю фундаментальної вартості та цілодобовим режимом торгівлі, що ускладнює прогнозування ринкової поведінки. Об’єкт дослідження – динаміка криптовалютних активів на фінансових ринках. Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів та алгоритми ухвалення рішень у СППР. Мета роботи – створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для автоматизованої торгівлі криптовалютами. У роботі порівняно моделі прогнозування часових рядів N-BEATS та N-HiTS, після чого обрано N-HiTS як більш ефективну. Дані агреговано до погодинної частоти, сформовано технічні індикатори та виконано аналіз новин за методом VADER. На основі цих даних побудовано систему, що генерує рекомендації LONG, SHORT або FLAT. Система реалізована як веб-додаток на Python із використанням Streamlit та бібліотек машинного навчання. За результатами симуляції найкращі показники за співвідношенням ризику й прибутку отримано для Bitcoin, де модель перевершила базові стратегії.