Система для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в екології та економіці

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorТертичний, Роман Віталійович
dc.date.accessioned2021-04-14T17:06:40Z
dc.date.available2021-04-14T17:06:40Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 129 pages, 27 images, 34 tables, 1 append., 16 sources. The theme: «System for forecasting nonlinear and nonstationary processes in economics and ecology ». The object of the study is nonlinear non-stationary processes in economics and ecology, presented in the form of time series based on statistics on their dynamics. The subject of the research is probabilistic-statistical methods and methods of data mining for modeling and forecasting the development of nonlinear non- stationary processes, as well as many criteria for analyzing the adequacy of models and assessing the quality of forecasts. The purpose of the study is to analyze the behavior of dynamic processes of economics and ecology based on time series and forecasting using different types of autoregressive models and neural networks, as well as the implementation of a modeling system as a software product with empirical results to compare models, forecast and visualize processes. Methods of research of modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes are methods of regression analysis and methods of data mining. The novelty is to improve the quality of modeling and forecasting of nonlinear nonstationary processes in ecology and economics.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 129 с., 27 рис., 34 табл., 1 додаток, 16 джерел. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та екології, представлені у вигляді часових рядів на основі статистичних даних стосовно їхньої динаміки. Предметом дослідження є ймовірнісно-статистичні методи та методи інтелектуального аналізу даних для моделювання і прогнозування розвитку нелінійних нестаціонарних процесів, а також множини критеріїв для аналізу адекватності моделей та оцінювання якості прогнозів. Метою дослідження є аналіз характеру поведінки динамічних процесів економіки та екології на основі часових рядів та прогнозування за допомогою різних видів авторегресійних моделей та нейронних мереж, а також реалізація системи моделювання у вигляді програмного продукту з отриманими емпіричними результатами для порівняння адекватності моделей, оцінки прогнозу та візуалізації досліджуваних процесів. Методами дослідження моделювання та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів є методи регресійного аналізу та методи інтелектуального аналізу даних. Новизною є підвищення якості моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в екології та економіці.uk
dc.format.page133 с.uk
dc.identifier.citationТертичний, Р. В. Система для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в екології та економіці : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Тертичний Роман Віталійович. – Київ, 2020. – 133 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/40599
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectрегресійні моделіuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectекономічні та екологічні процесиuk
dc.subjecttime seriesuk
dc.subjectregression modelsuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjecteconomic and ecological processesuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleСистема для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в екології та економіціuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи