Купенко, Ольга ПетрівнаБондаренко, Даниїл Олександрович2025-06-112025-06-112025Бондаренко, Д. О. Прогнозування глобальних конфліктів засобами машинного навчання: часовий аналіз історичних даних про війни : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Бондаренко Даниїл Олександрович. - Київ, 2025. - 127 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/74206Магістерська дисертація: 127 ст., 37 рис., 24 табл., 29 посилань, додаток. Об’єкт дослідження – часовий ряд, що відображає загальну кількість активних глобальних військових конфліктів у світі. Предмет дослідження – статистичні методи та моделі машинного навчання, що використовуються для прогнозування розвитку часового ряду з метою оцінки ризику виникнення глобальних конфліктів. Метою роботи є аналіз структурних особливостей вхідних даних та побудова адекватного прогнозу кількості військових конфліктів у світі на перспективу 10 років. У дисертаційній роботі розглянуто етапи передобробки часового ряду, проведено його аналіз та характеристику, досліджено методи сезонної та трендової декомпозиції. Також побудовано моделі прогнозування з використанням класичних статистичних методів та алгоритмів машинного навчання, зокрема багатошарового перцептрона та рекурентних нейронних мереж. Результатом дослідження є: - проведення порівняльного аналізу точності прогнозів різних моделей із використанням відповідних метрик оцінювання; - побудова прогнозу загальної кількості діючих військових конфліктів у світі на наступні 10 років; - формування регіональних прогнозів кількості глобальних конфліктів у розрізі частин світу.127 с.ukаналіз часових рядівгеополітиче прогнозуванняекспоненційне згладжуваннясезонна декомпозиціябагатошаровий персептронрекурентні нейронні мережіtime series analysisgeopolitical forecastingexponential smoothingseasonal decomposemultilayer perceptronrecurrent neural networksMaster Thesis004.852:004.89:355.4](043.3)