Беспала, Ольга МиколаївнаТимкова, Анастасія Вікторівна2025-10-152025-10-152025Тимкова, А. В. Моделювання впливу рушійних факторів на систему : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп’ютерні науки / Тимкова Анастасія Вікторівна. – Київ, 2025. – 81 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76855Дипломна робота виконана на 52 сторінки, містить 18 рисунків, 1 таблицю, 4 додатки, 24 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення вебсервісу для моделювання впливу рушійних факторів на систему та прогнозування цільового показника. Методи та засоби: тест Грейнджера для визначення зв’язків між часовими змінними, алгоритм оцінювання важливості факторів Random Forest, модель нейронної мережі для прогнозування LSTM, мова програмування Python, бібліотеки для аналізу даних pandas і statsmodels, бібліотека машинного навчання scikit-learn, фреймворк глибокого навчання TensorFlow, фреймворк для реалізації серверної частини Flask, бібліотеки візуалізації matplotlib та networkx. Результати – вебсервіс, який дозволяє виявляти причинно-наслідкові зв’язки між змінними, оцінювати важливість факторів та формувати прогноз цільового показника на основі часових рядів. Існують два типи користувачів: гість та авторизований користувач. Гість має змогу ознайомитися з прикладами готових досліджень у сферах економіки та екології — результати представлені у вигляді DAG-графів, таблиць та текстових висновків. Авторизований користувач отримує повний функціонал: може завантажувати власні Excel-файли з часовими рядами, обирати параметри аналізу (p-значення або кількість кроків прогнозу) та запускати обчислення. Система виконує виявлення рушійних факторів у системі з використанням тесту Грейнджера та Random Forest, а також прогнозує майбутні значення цільового показника за допомогою моделі LSTM. Отримані результати виводяться у вигляді графіків, таблиць і пояснювального тексту. За потреби користувач може зберегти результат у форматі PDF-звіту. Уся робота з даними відбувається інтерактивно, без перезавантаження сторінки.81 с.ukчасові рядипричинно-наслідкові зв’язкипрогнозуваннямашинне навчанняtime seriescause-and-effect relationshipsforecastingmachine learningBachelor Thesis