Кластеризація і прогнозування стану країн ООН за показниками сталого розвитку
Вантажиться...
Дата
2021
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 158 с., 31 рис., 54 табл., 1 додаток, 23 джерела.
Дана робота присвячена дослідженню методів інтелектуального аналізу
даних у задачах кластеризації, а також методів прогнозування часових рядів у
сфері сталого розвитку.
Об’єктом дослідження є показники сталого розвитку країн ООН.
Предметом дослідження являються методи машинного навчання,
статистичні критерії адекватності, критерії якості кластеризації, часові ряди.
Метою дослідження є побудова системи, яка дозволятиме виконувати
якісну кластеризацію даних та короткострокові прогнози показників сталого
розвитку.
Актуальність роботи полягає в необхідності розробки такої системи, яка
би дозволила виділити кластери тих країн, які відстають від плану сталого
розвитку світу та виокремити ті цілі сталого розвитку, які найгірше
виконуються кожною країною ООН.
Результатом роботи являється система підтримки прийняття рішень, яка
виконує кластеризацію за вхідними даними – показниками сталого розвитку
для країн ООН, а також виконує прогнозування показників на
короткостроковий період.
Новизною роботи являється розробка нової оригінальної системи
підтримки прийняття рішень, яка надає ряд переваг стосовно обробки даних,
зокрема, можливість подубови ряду моделей інтелектуального аналізу даних, їх
адаптації до вхідних даних, комбінування отриманих результатів кластеризації.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, статистичний аналіз, інтелектуальний аналіз даних, кластеризація, сталий розвиток, прогнозування, achine learning, statistical analysis, intellectual data analysis, clusterization, sustainable development, orecasting
Бібліографічний опис
Самсонюк, М. В. Кластеризація і прогнозування стану країн ООН за показниками сталого розвитку : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Самсонюк Максим Вікторович. - Київ, 2021. - 158 с.