Система аналізу причин авіакатастроф за допомогою нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна
dc.contributor.authorСєрих, Юліанія Ігорівна
dc.date.accessioned2021-12-01T10:27:15Z
dc.date.available2021-12-01T10:27:15Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractenDiploma thesis involves: 100 p., 8 tables, 23 fig., 2 add. and 15 references. The purpose of this work is to create a system for analyzing the causes of plane crashes using neural networks and text clustering methods. Based on a dataset containing almost 5,000 copies, the data were clustered and the model was trained using textual data vectorization methods and in the absence of true forecast results, an expert assessment of the adequacy of the model results was performed. The object of the study is a set of data on plane crashes for 1908 - 2014, namely their location and time, the number of injured and dead, a brief conclusion about the events. The subject of the research is the Doc2Vec algorithm, vectorization of text data, clustering of data using the k-means method. In this paper, we answered the following questions: - whether the planes have become safer than before; - which airlines should be avoided to reduce the likelihood of an accident; - which are the most dangerous cities of departure and destination. They also received statistics on the most common causes of disasters and the survival rate depending on them.uk
dc.description.abstractukДипломна робота містить: 100 с., 8 табл., 23 рис., 2 дод. та 15 джерел. Метою даної роботи є створення системи аналізу причин авіакатастроф використовуючи нейронні мережі та методи кластеризації тексту. На основі датасету, що містив майже 5 тисяч екземплярів було проведена кластеризація даних та навчена модель з використанням методів векторизації текстових даних та за умов відсутності істинних результатів прогнозів , була проведена експертна оцінка адекватності результатів моделі. Об’єктом дослідження є набір даних про авіакатастрофи за 1908 – 2014 роки, а саме їх локація та час, кількість постраждалих та загиблих, коротке заключення про події. Предметом дослідження є алгоритм Doc2Vec, векторизація текстових даних, кластеризація даних за допомогою методу k-means. В даній роботі ми відповіли на наступні питання: - чи стали літаки безпечніші, ніж були раніше; - які авіакомпанії слід уникати, щоб зменшити ймовірність потрапити в аварію; - які найнебезпечніші міста вильоту та призначення. Також отримали статистику найчастіших причин катастроф та відсоток виживаності в залежності від них.uk
dc.format.page100 с.uk
dc.identifier.citationСєрих, Ю. І. Система аналізу причин авіакатастроф за допомогою нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Сєрих Юліанія Ігорівна. – Київ, 2021. – 100 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45335
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectкластеризація текстуuk
dc.subjectаналіз авіакатастрофuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjecttext clusteringuk
dc.subjectaircraft analysisuk
dc.subjectpythonuk
dc.titleСистема аналізу причин авіакатастроф за допомогою нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи