Інтелектуальна система для оцінки та прогнозування ринкової вартості нерухомості з урахуванням часових трендів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorРудюк, Дмитро Анатолійович
dc.date.accessioned2026-10-01T09:17:38Z
dc.date.available2026-10-01T09:17:38Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є процес оцінки та прогнозування ринкової вартості житлової нерухомості із застосуванням методів машинного навчання. Предметом дослідження є моделі машинного навчання та часових рядів для прогнозування вартості нерухомості на основі технічних, просторових, якісних і часових характеристик об’єктів. Метою роботи є розробка інтелектуальної системи для оцінки та прогнозування ринкової вартості нерухомості з урахуванням часових трендів. Актуальність дослідження зумовлена динамічністю ринку нерухомості, значною кількістю факторів, що впливають на формування ціни, та потребою в автоматизованих інструментах оцінювання житла. У роботі проаналізовано предметну область оцінки нерухомості, основні фактори впливу на її ринкову вартість, особливості використаних даних і сучасні методи прогнозування. Розглянуто регресійні моделі, ансамблеві методи градієнтного бустингу, методи аналізу часових рядів і рекурентні нейронні мережі. Обґрунтовано використання Linear Regression, XGBoost, CatBoost, LightGBM, ARIMA та LSTM. Розроблено програмний продукт мовою Python, який дає змогу прогнозувати вартість нерухомості за параметрами об’єкта, враховувати часові тенденції ринку, порівнювати результати різних моделей і візуалізувати отримані прогнози. Отримані результати підтверджують практичну цінність системи як допоміжного інструменту для покупців, продавців, аналітиків ринку нерухомості та фахівців з оцінювання майна.
dc.description.abstractotherThe object of the study is the process of assessing and forecasting the market value of residential real estate using machine learning methods. The subject of the study is machine learning and time series models for forecasting real estate value based on the technical, spatial, qualitative, and temporal characteristics of properties. The aim of the work is to develop an intelligent system for assessing and forecasting the market value of real estate, taking into account time trends. The relevance of the research is determined by the dynamism of the real estate market, the significant number of factors influencing price formation, and the need for automated housing valuation tools. The paper analyzes the subject area of real estate valuation, the main factors influencing its market value, the characteristics of the data used, and modern forecasting methods. Regression models, ensemble gradient boosting methods, time series analysis methods, and recurrent neural networks are considered. The use of Linear Regression, XGBoost, CatBoost, LightGBM, ARIMA, and LSTM is justified. A software product was developed in Python that allows for forecasting real estate value based on property parameters, accounting for market trends over time, comparing the results of different models, and visualizing the obtained forecasts. The results confirm the practical value of the system as a tool for buyers, sellers, real estate market analysts, and property appraisers.
dc.format.extent111 с.
dc.identifier.citationРудюк, Д. А. Інтелектуальна система для оцінки та прогнозування ринкової вартості нерухомості з урахуванням часових трендів : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Рудюк Дмитро Анатолійович. – Київ, 2026. – 111 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83638
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectнерухомість
dc.subjectринкова вартість
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectпрогнозування цін
dc.subjectчасові тренди
dc.subjectxgboost
dc.subjectcatboost
dc.subjectlightgbm
dc.subjectlstm
dc.subjectpython
dc.subjectreal estate
dc.subjectmarket value
dc.subjectmachine learning
dc.subjectprice forecasting
dc.subjecttime series trends
dc.titleІнтелектуальна система для оцінки та прогнозування ринкової вартості нерухомості з урахуванням часових трендів
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Rudiuk_bakalavr.pdf
Розмір:
8.05 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 (ШІ)
Бакалаврські роботи