Прогнозне моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у рослинництві з використанням інструментів SAS Enterprise Miner

Скорочена інформація про документ
dc.audience.facultyІнститут прикладного системного аналізуuk
dc.contributor.authorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorТерентьєв, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorПросянкіна-Жарова, Тетяна Іванівна
dc.contributor.authorЕфендієв, Владислав Вагабович
dc.date.accessioned2017-06-09T12:04:08Z
dc.date.available2017-06-09T12:04:08Z
dc.date.issued2007
dc.description.abstractenThe issue of providing the increase of production of main agricultural crops in Ukraine under conditions of environmental management requires the use of modern scientific approaches. The complexity of solving this problem lies in the lack of practical experience of applying modern information-analytical systems, where different methods for analysis and modeling of nonlinear non-stationary processes in crop production would be implemented simultaneously. The proposed methodology has the advantage of using the tools of SAS Enterprise Miner — software where a wide range of techniques are implemented, that should be used for predictive modeling of main agricultural crops according to the performed research. Objective. The goal of the study is in application of the integrated methods of analysis and predictive modeling of non-stationary processes for agricultural crop yield prediction using SAS Enterprise Miner tools. Methods. To solve the problems stated the following approaches were used: systems analysis, regression analysis, gradient boosting, probabilistic modeling and decision trees. The methodology for developing of crop yield prediction under influence of various groups of factors was offered, and the possibility of their use in decision support systems in agriculture was substantiated. Results. Based on the analysis of the works of domestic and foreign scientists it was proposed to improve methodology of development of yield prediction of main agricultural crops using integrated analysis methods, which were implemented in the system of SAS Enterprise Miner. The analysis of the obtained results was performed. Conclusions. Winter wheat and corn yield prediction was performed for the Forest-Steppe Zone using the developed methodic. Different methods of construction of models for prediction of the non-stationary processes were applied; the choice of the worthiest one was reasonably proved. Advanced information technologies, including SAS Enterprise Miner, were used for automatization the process of selecting the optimal model for investigated crop yield prediction.uk
dc.description.abstractruВопрос обеспечения роста производства основных сельскохозяйственных культур Украины в условиях рационального природопользования требует применения современных научных подходов. Сложность решения этой проблемы заключается в отсутствии практического опыта применения современных информационно-аналитических систем, в которых были бы реализованы одновременно различные методики анализа и моделирования нелийнийних нестационарных процессов в растениеводстве. Предлагаемая методика обладает преимуществом использования инструментов SAS Enterprise Miner - программного обеспечения, в котором реализовано широкий спектр методов, которые, как показало выполненное исследование, целесообразно применять для прогнозного моделирования основных сельскохозяйственных культур.uk
dc.description.abstractukПитання забезпечення зростання виробництва основних сільськогосподарських культур України за умов раціонального природокористування потребує застосування сучасних наукових підходів. Складність вирішення цієї проблеми полягає у відсутності практичного досвіду застосування сучасних інформаційно-аналітичних систем, у яких були б реалізовані одночасно різні методики аналізу та моделювання нелійнійних нестаціонарних процесів у рослинництві. Пропонована методика має перевагою використання інструментів SAS Enterprise Miner – програмного забезпечення, у якому реалізовано широкий спектр методів, які, як показало виконане дослідження, доцільно застосовувати для прогнозного моделювання основних сільськогосподарських культур. - See more at: http://kpi.ua/nv-abstract-17-1#sthash.gwAAEL0n.dpufuk
dc.format.pagerangeС. 24-36.uk
dc.identifier.citationІнформаційні технології, системний аналіз та керування / П. І. Бідюк, О. М. Терентьєв, Т. І. Просянкіна-Жарова, В. В. Ефендієв // Наукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2017. – №1. – С. 24-36. – Бібліогр.: 19 назв.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/19623
dc.language.isoukuk
dc.publisherПолітехнікаuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.source.nameНаукові вісті НТУУ «КПІ» : міжнародний науково-технічний журнал. – 2017. – №1.uk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectнестаціонарний процесuk
dc.subjectрегресійна модельuk
dc.subjectурожайність сільськогосподарських культурuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectсистема підтримки прийняття рішеньuk
dc.subjectSAS Enterprise Mineruk
dc.subjectregression modeluk
dc.subjectdecision support systemuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectyield cropsuk
dc.subject.udc519.816: 004.9+519.6uk
dc.titleПрогнозне моделювання нелінійних нестаціонарних процесів у рослинництві з використанням інструментів SAS Enterprise Mineruk
dc.title.alternativeПрогнозное моделирование нелинейных нестационарных процессов в растениеводстве с использованием инструментов SAS Enterprise Mineruk
dc.title.alternativePredictive modeling of nonlinear non-stationary processes in crop production using tools of SAS Enterprise Mineruk
dc.typeArticleuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
87423-200280-1-PB.pdf
Розмір:
418.45 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.8 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Статті (ММСА)