Розробка моделей машинного навчання для прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи
| dc.contributor.advisor | Пишнограєв, Іван Олександрович | |
| dc.contributor.author | Ткаченко, Іванна Олексіївна | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-28T13:15:25Z | |
| dc.date.available | 2024-02-28T13:15:25Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Магістерська дисертація: 104 с., 32 табл., 29 рис., 61 посилання, 2 додатки. Мета дослідження полягає в аналізі потенційних можливостей сучасних методів машинного та глибинного навчання для прогнозування часових рядів; розробленні моделі машинного навчання для кластеризації країн Європи та подальшого прогнозування рівня загроз їх сталому розвитку на основі відкритих даних. Об’єкт дослідження: загрози сталому розвитку країн Європи. Предмет дослідження: методологія оцінювання рівня сталого розвитку, методи машинного навчання для вирішення задачі кластеризації та прогнозування часових рядів з метою прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи на основі відкритих даних. Наукова новизна: запропоновано власне алгоритмічне забезпечення для прогнозування рівня загроз сталому розвитку, яке засновано на поєднанні штучних нейронних мереж та методів прогнозування часових рядів. Цей алгоритм відрізняється тим, що рівень загроз визначаємо через групу соціально-економічних показників, що збільшує точність прогнозування. Результати роботи впроваджено в роботу ННЦ «Світовий центр даних з геоінформатики та сталого розвитку» (акт No 1009/23-1д від 9 жовтня 2023 року). Частину результатів роботи отримано в межах НДР (реєстраційний номер 0120U102060). Основні положення дослідження доповідалися на трьох конференціях та висвітлено у двох публікаціях автора у виданнях, одне з яких індексується міжнародною наукометричною базою даних Scopus, друге — фахове видання категорії Б. | |
| dc.description.abstractother | Master’s thesis: 104 p., 32 tab., 29 fig., 61 references, 2 appendices. The purpose of the thesis is to analyze the potential of existing methods of machine and deep learning for forecasting time series; to develop machine learning model for clustering European countries and further forecasting the level of threats to their sustainable development based on open data. Research object: threats and sustainable development of European countries. Research subject: methodology for assessing the level of sustainable development, machine learning methods for solving the problem of clustering and forecasting time series in order to predict the level of threats to the sustainable development of European countries based on open data. The scientific novelty: developed algorithmic support for forecasting the level of threats to sustainable development based on combination of artificial neural networks and time series forecasting methods is proposed. This algorithm differs in that the level of threats is determined by means of socio-economic indicators group, which increases the accuracy of forecasting. The results of the research have been incorporated into the work of the NSC "World Data Center for Geoinformatics and Sustainable Development" (Act No.1009/23-1d dated October 9, 2023). Part of the work results were obtained within the GDR (registration number 0120U102060). The main provisions of the research were reported at three conferences and highlighted in two publications of the author in publications, one of which is indexed by the international scientometric database Scopus, the other is a professional publication of category B. | |
| dc.format.extent | 104 с. | |
| dc.identifier.citation | Ткаченко, І. О. Розробка моделей машинного навчання для прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Ткаченко Іванна Олексіївна. - Київ, 2024. - 104 с. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65060 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.subject | сталий розвиток | |
| dc.subject | країни європи | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | нейронні мережі | |
| dc.subject | кластеризація | |
| dc.subject | глобальні загрози | |
| dc.subject | прогнозування | |
| dc.subject | sustainable development | |
| dc.subject | european countries | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | neural networks | |
| dc.subject | k-means | |
| dc.subject | clustering | |
| dc.subject | global threats | |
| dc.subject | forecasting | |
| dc.subject.udc | (330.3+316.4+574): (004.8+519.86) | |
| dc.title | Розробка моделей машинного навчання для прогнозування рівня загроз сталому розвитку країн Європи | |
| dc.type | Master Thesis |