Моделі і методи прогнозування рівня урбанізації країн світу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЗайченко, Олена Юріївна
dc.contributor.authorСенюк, Костянтин Костянтинович
dc.date.accessioned2019-09-26T11:43:02Z
dc.date.available2019-09-26T11:43:02Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThesis: 107 pages, 34 drawings, 8 tables, 26 sources. The purpose of the study is to compare the models for forecasting the number of the population living in cities, and determine the best among them. For this purpose, the ARIMA model (autoregressive integrated moving average) and Backpropagation were used, also LS (least squares method) was used to determine the coefficients of the ARIMA model. The object of the study was statistical data on the socio-economic processes, which are described by time series in order to identify the growth rate of urban population. The program was written in C # and was developed to forecast input statistical data and compute estimates for comparing models and methods used. As a result, the best method was chosen which is suitable for this solution, and with the help of it the forecast was executed for 10 years.uk
dc.description.abstractukДипломна 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.uk
dc.format.page104 с.uk
dc.identifier.citationСенюк, К. К. Моделі і методи прогнозування рівня урбанізації країн світу : дипломна робота ... бакалавра : 6.040303 Системний аналіз / Сенюк Костянтин Костянтинович. - Київ, 2019. - 104 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29480
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectурбанізаціяuk
dc.subjectпрогнозування кількості міського населенняuk
dc.subjectавторегресійна модельuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectметод зворотного поширення помилкиuk
dc.subjecturbanizationuk
dc.subjectforecasting the quantity of the city populationuk
dc.subjectautoregression modeluk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectbackpropagation.uk
dc.titleМоделі і методи прогнозування рівня урбанізації країн світуuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Seniuk_bakalavr.docx
Розмір:
12.29 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи