Методичне та алгоритмічне забезпечення для прогнозування фізичних процесів на основі нейромережевих технологій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБурау, Надія Іванівна
dc.contributor.authorДорошенко, Антон Олександрович
dc.date.accessioned2020-06-30T15:38:39Z
dc.date.available2020-06-30T15:38:39Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenIn this paper considered the problem of definition of methodological and algorithmic support in predicting physical processes. As a forecasting tool, different types of neural networks that are applied to the forecasting problem are considered. This approach is appropriate in cases where classical statistical methods cannot fully satisfy the task of forecasting, namely the inability to assess the non-stationarity, incompleteness or unknown distribution of data.uk
dc.description.abstractukУ даній роботі розглядається задача виділення методичного та алгоритмічного забезпечення в прогнозуванні фізичних процесів. Як інструмент прогнозу оглядаються різні типи нейронних мереж, які застосовуються до задачі прогнозування. Такий підхід доцільний у випадках, коли класичні статистичні методи не можуть в повній мірі задовольнити задачі прогнозу, а саме неможливість оцінити нестаціонарність, неповноту або невідомий розподіл даних.uk
dc.format.page71 с.uk
dc.identifier.citationДорошенко, А. О. Методичне та алгоритмічне забезпечення для прогнозування фізичних процесів на основі нейромережевих технологій : дипломна робота ... бакалавра : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Дорошенко Антон Олександрович. - Київ, 2020. - 71 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/34641
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectчасові рядиuk
dc.subjectматематична моденьuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.titleМетодичне та алгоритмічне забезпечення для прогнозування фізичних процесів на основі нейромережевих технологійuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ПСОН)
Бакалаврські роботи