Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorШляков, Сергій Віталійович
dc.date.accessioned2019-01-29T17:22:55Z
dc.date.available2019-01-29T17:22:55Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 120 p., 14 fig., 23 tabl., 1 appendix, 12 sources. The object of research – processes with long memory: modeling and forecasting. Subject of research – mathematical models for the description of processes with long memory, methods of their forecasting on the basis of statistical data. The purpose of the work is to improve the quality of models for processes with long memory by improving the system methodology of constructing models and the complex application of several methods of data mining. Research methods - ARFIMA - FIAPARCH, ARFIMA - GARCH, KPSS, ADF. Relevance - the construction of models that will help in the study and prediction of processes with long memory. An analysis of the obtained results was carried out, the analysis of the obtained prediction model was performed. Ways of further development of the subject of research - development of methods of forecasting and research of processes with a long memory.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 120 с., 14 рис., 23 табл., 1 додаток, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування. Предмет дослідження – математичні моделі для опису процесів із довгою пам‘яттю, методи їх прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – підвищення якості моделей для процесів із довгою пам‘яттю шляхом удосконалення системної методології побудови моделей та комплексного застосування кількох методів інтелектуального аналізу даних. Методи дослідження – ARFIMA – FIAPARCH, ARFIMA – GARCH, KPSS, ADF. Актуальність – побудова моделей, що допоможе при дослідженні та прогнозуванні процесів із довгою пам‘яттю. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розвиток методів прогнозування та дослідження процесів із довгою пам‘яттю.uk
dc.format.page119 с.uk
dc.identifier.citationШляков, С. В. Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Шляков Сергій Віталійович. - Київ, 2018. - 119 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26121
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectпроцеси із довгою пам‘яттюuk
dc.subjectARFIMAuk
dc.subjectFIAPARCHuk
dc.subjectпоказник ХЕРСТАuk
dc.subjectKPSSuk
dc.subjectADFuk
dc.subjectprocesses with long memoryuk
dc.subjectARFIMAuk
dc.subjectFIAPARCHuk
dc.subjectHERSTA indexuk
dc.subjectKPSSuk
dc.subjectADFuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleПроцеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозуванняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Shliakov_magistr.pdf
Розмір:
2.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи