Моделювання впливу рушійних факторів на систему

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБеспала, Ольга Миколаївна
dc.contributor.authorТимкова, Анастасія Вікторівна
dc.date.accessioned2025-10-15T08:59:46Z
dc.date.available2025-10-15T08:59:46Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна 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.
dc.description.abstractotherThe thesis consists of 52 pages, 18 figures, 1 table, 4 appendices, and 24 sources in the list of references. The purpose of the work is to create a web service for modeling the impact of driving factors on the system and forecasting the target indicator. Methods and tools: Granger's test for determining the relationships between time variables, Random Forest algorithm for assessing the importance of factors, LSTM neural network model for forecasting, Python programming language, pandas and statsmodels libraries for data analysis, scikit-learn machine learning library, TensorFlow deep learning framework, Flask framework for implementing the server side, matplotlib and networkx visualization libraries. The results are a web service that allows identifying cause-and-effect relationships between variables, assessing the importance of factors, and generating a forecast of a target indicator based on time series.
dc.format.extent81 с.
dc.identifier.citationТимкова, А. В. Моделювання впливу рушійних факторів на систему : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Тимкова Анастасія Вікторівна. – Київ, 2025. – 81 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76855
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectпричинно-наслідкові зв’язки
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjecttime series
dc.subjectcause-and-effect relationships
dc.subjectforecasting
dc.subjectmachine learning
dc.titleМоделювання впливу рушійних факторів на систему
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tymkova_bakalavr.pdf
Розмір:
1.2 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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 (ЦТЕ)
Бакалаврські роботи