Автоматизований вибір прогнозуючих моделей у системі підтримки прийняття рішень
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дана дипломна робота містить 105 с., 6 табл., 16 рис., 2 дод., 28 джерел.
Програмний комплекс розроблений на мові програмування Python.
Дана робота присвячена сфері оцінки якості моделей, а саме методам їх
автоматизованого вибору у системі підтримки прийняття рішень. В якості
тренувальних даних було обрано звіти щодо показників фондових індексів з
Yahoo! Finance API.
Об’єкт дослідження: тренування та розрахунок якості моделей та вибору
найкращої з них.
Мета дослідження: проектування, розробка та реалізація алгоритму
оцінки якості прогнозів тренованих моделей та подальше їх порівняння для
оцінки їх якості та побудови їх рейтингу, для подальшого застосування його у
СППР.
Головними особливостями даного продукту є наявність можливості
вибору бажаного набору даних, а також оцінювання різних доступних для
тренування моделей. Окрім того розроблена програма дозволяє завантажувати
власні дані.
Опис
Ключові слова
сппр, критерії адекватності моделі, критерії якості оцінок моделі, автоматизація, аналіз часових рядів, dss, model adequacy criteria, model assessment quality criteria, automation, time series analysis
Бібліографічний опис
Зорін, О. А. Автоматизований вибір прогнозуючих моделей у системі підтримки прийняття рішень : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Зорін Олександр Андрійович. – Київ, 2023. – 105 с.