Данилов, Валерій ЯковичМітюк, Дар’я Сергіївна2024-11-062024-11-062024Мітюк, Д. С. Система підтримки прийняття рішень в’їзного туризму Великої Британії рекурентними нейронними мережами глибокого навчання : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Мітюк Дар’я Сергіївна. – Київ, 2024. – 85 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70389Дипломна робота: 86 с., 25 рис., 7 табл., 27 посилань, 1 додаток. У цій роботі розглянуто тему використання нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю для прогнозування туристичних потоків, перспективи їх використання в сфері туризму. Об’єктом дослідження стала історія кількості туристів, що відвідали Велику Британію впродовж 1980 – 2019 рр. Предмет дослідження – нейронні мережі з довгою короткочасною пам’яттю для прогнозування змін туристичних потоків. Мета роботи – визначити потенціал використання нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю для прогнозування туристичних потоків. У першому розділі досліджено предметну область завдання. Розглянуто різні аспекти ринку туризму Великої Британії, його особливості та наявні методи передбачення розвитку туристичних потоків. В другому розділі проведено огляд фрактальної інтерполяції як методу оптимізації роботи нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю. В третьому розділі розроблено програмний продукт для дослідження ефективності нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю для прогнозування туристичних потоків та проаналізовано його результати. В четвертому розділі оцінено характеристики програмного продукту та проведено функціонально-вартісний аналіз. Підбито підсумок про потенціал використання нейронних мереж з довгою короткочасною пам’яттю у сфері туризму, проведено аналіз моделі та описано способи її подальшого покращення.85 с.ukштучний інтелектмашинне навчаннянейронні мережіфрактальна інтерполяціятуристичні потокиartificial intelligencemachinіe learningneural networksfractal interpolationtourism flowsBachelor Thesis