Прогнозування глобальних конфліктів засобами машинного навчання: часовий аналіз історичних даних про війни
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 127 ст., 37 рис., 24 табл., 29 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – часовий ряд, що відображає загальну кількість активних глобальних військових конфліктів у світі. Предмет дослідження – статистичні методи та моделі машинного навчання, що використовуються для прогнозування розвитку часового ряду з метою оцінки ризику виникнення глобальних конфліктів. Метою роботи є аналіз структурних особливостей вхідних даних та побудова адекватного прогнозу кількості військових конфліктів у світі на перспективу 10 років. У дисертаційній роботі розглянуто етапи передобробки часового ряду, проведено його аналіз та характеристику, досліджено методи сезонної та трендової декомпозиції. Також побудовано моделі прогнозування з використанням класичних статистичних методів та алгоритмів машинного навчання, зокрема багатошарового перцептрона та рекурентних нейронних мереж. Результатом дослідження є:
- проведення порівняльного аналізу точності прогнозів різних моделей із використанням відповідних метрик оцінювання;
- побудова прогнозу загальної кількості діючих військових конфліктів у світі на наступні 10 років;
- формування регіональних прогнозів кількості глобальних конфліктів у розрізі частин світу.
Опис
Ключові слова
аналіз часових рядів, геополітиче прогнозування, експоненційне згладжування, сезонна декомпозиція, багатошаровий персептрон, рекурентні нейронні мережі, time series analysis, geopolitical forecasting, exponential smoothing, seasonal decompose, multilayer perceptron, recurrent neural networks
Бібліографічний опис
Бондаренко, Д. О. Прогнозування глобальних конфліктів засобами машинного навчання: часовий аналіз історичних даних про війни : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Бондаренко Даниїл Олександрович. - Київ, 2025. - 127 с.