Моделі і методи прогнозування рівня урбанізації країн світу
Ескіз недоступний
Дата
2019-06
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 107 с., 8 табл., 34 рис., 2 дод., 26 джерел.
Метою дослідження є порівняльний аналіз моделей для прогнозування кількості і долі людей проживаючих в містах, і визначення найкращої серед них.
Для цього завдання було використано модель АРІКС (Авторегресія з інтегрованим ковзним середнім) та метод зворотного поширення помилки, а також розглянуто метод МНК (Метод найменших квадратів) для визначення коефіцієнтів АРІКС моделі.
Об’єктом дослідження були статистичні дані щодо соціально-економічних процесів, які описуються часовими рядами з метою виявлення темпу росту міського населення.
Було розроблено програму на мові С# для прогнозування вхідних статистичних даних і обчислення оцінок для порівняння використаних моделей і методів.
В результаті було вибрано найкращий метод який підходить для даної роботи, і з допомогою його був виконаний прогноз на 10 років.
Опис
Ключові слова
урбанізація, прогнозування кількості міського населення, авторегресійна модель, нейронна мережа, метод зворотного поширення помилки, urbanization, forecasting the quantity of the city population, autoregression model, neural network, backpropagation.
Бібліографічний опис
Сенюк, К. К. Моделі і методи прогнозування рівня урбанізації країн світу : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Сенюк Костянтин Костянтинович. - Київ, 2019. - 104 с.