Моделювання впливу рушійних факторів на систему
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота виконана на 52 сторінки, містить 18 рисунків, 1 таблицю, 4 додатки, 24 джерел в переліку посилань.
Мета роботи – створення вебсервісу для моделювання впливу рушійних факторів на систему та прогнозування цільового показника.
Методи та засоби: тест Грейнджера для визначення зв’язків між часовими змінними, алгоритм оцінювання важливості факторів Random Forest, модель нейронної мережі для прогнозування LSTM, мова програмування Python, бібліотеки для аналізу даних pandas і statsmodels, бібліотека машинного навчання scikit-learn, фреймворк глибокого навчання TensorFlow, фреймворк для реалізації серверної частини Flask, бібліотеки візуалізації matplotlib та networkx.
Результати – вебсервіс, який дозволяє виявляти причинно-наслідкові зв’язки між змінними, оцінювати важливість факторів та формувати прогноз цільового показника на основі часових рядів.
Існують два типи користувачів: гість та авторизований користувач. Гість має змогу ознайомитися з прикладами готових досліджень у сферах економіки та екології — результати представлені у вигляді DAG-графів, таблиць та текстових висновків. Авторизований користувач отримує повний функціонал: може завантажувати власні Excel-файли з часовими рядами, обирати параметри аналізу (p-значення або кількість кроків прогнозу) та запускати обчислення. Система виконує виявлення рушійних факторів у системі з використанням тесту Грейнджера та Random Forest, а також прогнозує майбутні значення цільового показника за допомогою моделі LSTM. Отримані результати виводяться у вигляді графіків, таблиць і пояснювального тексту. За потреби користувач може зберегти результат у форматі PDF-звіту. Уся робота з даними відбувається інтерактивно, без перезавантаження сторінки.
Опис
Ключові слова
часові ряди, причинно-наслідкові зв’язки, прогнозування, машинне навчання, time series, cause-and-effect relationships, forecasting, machine learning
Бібліографічний опис
Тимкова, А. В. Моделювання впливу рушійних факторів на систему : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Тимкова Анастасія Вікторівна. – Київ, 2025. – 81 с.