Система підтримки прийняття рішень для моделювання нелінійних процесів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorМатусевич, Веніамін Віталійович
dc.date.accessioned2019-01-28T15:56:49Z
dc.date.available2019-01-28T15:56:49Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster’s thesis: 133 p., 20 fig., 6 tabl., 2 appendixes, 12 sources. We have considered and analyzed the most used existing products for the statistical processing of data and have chosen one for developing our application. We have created analytical information system on the base of the chosen methods of prognostication. We have set and solved a new task – developed and implemented an algorithm of addapting of models parameters. For this purpose we have developed the integrated criterion of quality of model-prognosis descriptions. By the developed system an analysis is executed Using the developed analytical system we carry out the analysis of stationary and non-stationary processes, their modeling and short-term prognostication . Results of modeling and prognostication we get with a help of the realized in IAS algorithm of automatic surplus of parameters of models, and compared with the results, generated by IAS of standard algorithms of modeling and forecasting. Also we have carried out comparing analysis of methods of forecasting and mark out the best of them. The system is realized in the environment of R, the examples of using of software product are resulted for prognostication of the real finance-economical processes. We have considered the aims of subsequent improvement of the system.uk
dc.description.abstractukМагістерська робота: 133 с., 20 рис., 6 табл., 2 додатки, 12 джерел. В роботі розглянуто і проаналізовано найбільш вживані з існуючих на даний момент продуктів для статистичної обробки даних та обрана система для створення програмного продукту. Створено інформаційну аналітичну систему на базі вибраних методів прогнозування. Поставлена і вирішена нова задача – розробка і реалізація алгоритму адаптивного вибору моделей. Для цього розроблений інтегрований критерій якості модельно-прогнозних характеристик. За допомогою розробленої системи виконано аналіз стаціонарних і нестаціонарних процесів, їх моделювання і короткострокове прогнозування. Результати моделювання і прогнозування, здійсненого за допомогою, реалізованого в ІАС алгоритму адаптації параметрів моделей, порівняно з результатами, отриманими за допомогою реалізованих в ІАС стандартних алгоритмів моделювання і прогнозування, а також здійснено порівняльний аналіз методів прогнозування та виділено найкращі з них. Система реалізована в середовищі R, наведено приклади використання програмного продукту для прогнозування реальних фінансово-економічних процесів. Розглянуто цілі подальшого вдосконалення системи.uk
dc.format.page128 с.uk
dc.identifier.citationМатусевич, В. В. Система підтримки прийняття рішень для моделювання нелінійних процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Матусевич Веніамін Віталійович. – Київ, 2018. – 128 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/26089
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectautoregressionuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectregressive modelinguk
dc.subjectавторегресіяuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнелінійне регресійне моделюванняuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleСистема підтримки прийняття рішень для моделювання нелінійних процесівuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Matusevych_magistr.pdf
Розмір:
10.63 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