Використання згорткових нейроних мереж для заповнювання пропусків в часових рядах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПивовар, О. О.
dc.contributor.authorНещадим, О. М.
dc.date.accessioned2025-01-20T15:17:15Z
dc.date.available2025-01-20T15:17:15Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractotherThis research explores the application of convolutional neural networks (CNNs) to address the problem of missing data in time series. The proposed approach leverages CNNs' ability to detect patterns in spatial data by adapting their architecture for temporal sequences. The methodology includes feature extraction, local and global context reconstruction, and iterative training. Expected results suggest improved imputation accuracy compared to classical methods, paving the way for better forecasting, anomaly detection, and robust decision-making across various domains such as healthcare, finance, and environmental monitoring.
dc.format.pagerangeС. 676-679
dc.identifier.citationПивовар, О. О. Використання згорткових нейроних мереж для заповнювання пропусків в часових рядах / Пивовар О. О., Нещадим О. М. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 676-679.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72065
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc004.021
dc.titleВикористання згорткових нейроних мереж для заповнювання пропусків в часових рядах
dc.title.alternativeUsing Convolutional Neural Networks to Fill Missing Data in Time Series
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
130-P_676-679.docx
Розмір:
34.71 KB
Формат:
Microsoft Word XML
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

Матеріали конференції