Служба виявлення аномалій у моделях даних часових рядів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorШпурик, Вадим Вадимович
dc.contributor.authorЗдесенко, Євгеній Геннадійович
dc.date.accessioned2025-07-09T12:16:34Z
dc.date.available2025-07-09T12:16:34Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractДипломна робота за темою «Служба виявлення аномалій у моделях даних часових рядів» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Здесенко Євгенієм Геннадійовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 4 розділів («Задача виявлення аномалій у часових рядах», «Аналіз інструментів пошуку аномалій у часових рядах», «Опис процесу розробки програмного продукту», «Робота користувача з програмним застосунком»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 9 джерел; 15 ілюстрацій; 2 додатків. Загальний обсяг роботи 69 сторінок. Актуальність теми полягає в необхідності своєчасного виявлення аномалій у даних з сенсорних систем, зокрема сонячних панелей, для запобігання збоїв, втрат енергії та забезпечення стабільності функціонування енергетичних мереж. Мета роботи — створення програмної системи для виявлення аномалій у часових рядах сонячної генерації з використанням LSTM AutoEncoder. Завдання дослідження: згенерувати дані, побудувати модель, реалізувати детекцію аномалій та прогнозування, забезпечити візуалізацію і оцінку результатів. Практичне значення роботи полягає у створенні інструменту для автоматичного виявлення аномалій у часових рядах у реальному часі, придатного для застосування в енергетиці, промисловості та фінансах.
dc.description.abstractotherThe thesis on the topic "Anomaly Detection Service in Time Series Data Models" was performed by a student of the Department of Software Engineering in Energy of the NN IATE Zdesenko Evgenii Gennadiyovich in specialty 121 "Software Engineering" according to the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems in Energy" and consists of: admission; 4 sections ("Problem of detecting anomalies in time series," "Analysis of tools for searching for anomalies in time series," "Description of the software product development process," "User's work with the software application"), conclusions to each of these sections; general conclusions; list of used sources, which has 9 sources; 15 illustrations; 2 modules. Total amount of work 59 pages. The relevance of the topic is the need for timely detection of anomalies in data from sensor systems, in particular solar panels, to prevent failures, energy losses and ensure the stability of the functioning of energy networks. The purpose of the work is to create a software system for detecting anomalies in solar generation time series using LSTM AutoEncoder. Research objectives: generate data, build a model, implement anomaly detection and forecasting, provide visualization and evaluation of results. The practical significance of the results lies in creating a tool for automatic detection of anomalies in real-time time series, suitable for application in energy, industry, and finance.
dc.format.extent70 с.
dc.identifier.citationЗдесенко, Є. Г. Служба виявлення аномалій у моделях даних часових рядів : дипломна робота ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Здесенко Євгеній Геннадійович. – Київ, 2025. – 70 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/74796
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectаномалії
dc.subjectLSTM AutoEncoder
dc.subjectпрогнозування
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjecttime series
dc.subjectanomalies
dc.subjectLSTM AutoEncoder
dc.subjectTensorFlow
dc.subjectKeras
dc.subjectPython
dc.subjectprediction
dc.subjectdeep learning
dc.subjectsolar panels
dc.subjectmachine learning
dc.titleСлужба виявлення аномалій у моделях даних часових рядів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zdesenko_bakalavr.pdf
Розмір:
3.01 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Бакалаврські роботи (ІПЗЕ)
Бакалаврські роботи