Приховані Марківські ланцюги в задачах розпізнавання кризових явищ

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКаніовська, Ірина Юріївна
dc.contributor.authorПустовіт, Дмитро Тарасович
dc.date.accessioned2019-01-10T17:23:36Z
dc.date.available2019-01-10T17:23:36Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 88 p., 23 fig., 36 tabl., 2 appendix, 19 sources. Topic of the research: «Hidden Markov models for complex crisis phenomena recognition». Object of the research is crises, their causes and nature. Subject of the research is crisis forecasting and detection. The aim of the study is to analyze the economic crisis, explore the existing approaches and methods for early detection of crisis, build a mathematical model based on hidden Markov models and create an early warning system. The results and their novelty: The comparison of existing methodologies for identifying and predicting crises and existing Markov models was carried out. There was also built hidden Markov chain, analyzed possible computing problems and their solutions. The early warning system of economic crisis in Ukraine was designed. Software was developed with the usage of Javascript programming language. Recommendations for further research were given. Theoretical and methodological basis of the study are works of practicing experts in the field of economics, decision making and scientists in the field of mathematics. Uses: complex systems that require early detection of potential transition to critical states.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація: 88 с., 23 рис., 36 табл., 1 додаток, 19 джерел. Тема магістерської дисертації: «Приховані Марківські ланцюги в задачах розпізнавання кризових явищ». Об’єктом дослідження є кризові явища, їх причини та сутність. Предметом дослідження є розпізнавання кризових явищ. Метою дослідження є аналіз кризи як явища в цілому, та економіці зокрема, дослідження існуючих підходів та методів раннього виявлення кризових ситуацій, побудова математичної моделі на базі прихованого Марківського ланцюга та створення програмного продукту – системи раннього сповіщення кризових явищ. Результати та їх новизна: проведено порівняння існуючих методологій виявлення та прогнозування кризових явищ та існуючих Марківських моделей. Побудований прихований Марківський ланцюг, досліджено можливі обчислювальні проблеми та шляхи їх вирішення. Створено систему раннього сповіщення та прогнозування кризових явищ, обґрунтовано вибір параметрів для модифікованої моделі. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування Javascript. Надано рекомендації до подальших досліджень. Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці практикуючих експертів в сфері економіки, прийняття рішень та вчених в галузі математики. Галузь використання: складні системи, що потребують раннього виявлення можливостей переходу в кризові стани.uk
dc.format.page98 с.uk
dc.identifier.citationПустовіт, Д. Т. Приховані Марківські ланцюги в задачах розпізнавання кризових явищ : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Пустовіт Дмитро Тарасович. – Київ, 2018. – 98 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/25695
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectприхований ланцюг Марковаuk
dc.subjectсистема раннього сповіщенняuk
dc.subjectрозпізнавання кризових явищuk
dc.subjectалгоритм Баума-Велшаuk
dc.subjectЕМ алгоритмuk
dc.subjectpredicting downturns complex crisis phenomena recognitionuk
dc.subjecthidden Markov modelsuk
dc.subjectearly predicting systemuk
dc.subjectEM algorithmuk
dc.subjectBaum-Welch algorithmuk
dc.subject.udc519.216.3:007.5uk
dc.titleПриховані Марківські ланцюги в задачах розпізнавання кризових явищuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Pustovit_magistr.pdf
Розмір:
2.18 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.74 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММСА)
Магістерські роботи