Бідюк, Петро ІвановичЛевенчук, Людмила Борисівна2019-01-282019-01-282018Левенчук, Л. Б. Адаптивне байєсівське прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Левенчук Людмила Борисівна. – Київ, 2018. – 134 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26087Магістерська дисертація: 134 с., 25 рис., 27 табл., 27 джерел, 1 додаток. Актуальність теми – адаптивне прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів є дуже важливою задачею сучасності у зв’язку з тим, що більшість процесів в економіці, фінансах, екології та технологічних процесах відносяться до вказаного класу. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах. Предмет дослідження – математичні моделі байєсівського типу для формального опису нелінійних нестаціонарних процесів, методи фільтрації та прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – розробити алгоритми оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконати імітаційне моделювання та порівняльний аналіз функціонування цих методів фільтрації. Методи дослідження – адаптивний фільтр Калмана, гранулярний фільтр, імітаційне моделювання методів виконана в середовищі Matlab R2017b та Python3. Отримані результати – розроблена методика побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних процесів, розроблені алгоритми імітаційного моделювання для оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконано обчислювальні експерименти з метою імітаційного моделювання розроблених алгоритмів. Наукова новизна – новий метод фільтрації та прогнозування нестаціонарних процесів на основі оптимального адаптивного фільтра Калмана та гранулярного фільтра.ukнелінійні нестаціонарні процесифільтр Калманагранулярний фільтрметод Монте-Карло для марківських ланцюгівадаптивне байєсівське прогнозуванняbayesian adaptive forecastingnonlinear non-stationary processesthe Kalman filtera granular filterMonte-Carlo markov chainsMaster Thesis134 с.004.942:519.216.3