Назарчук, Ірина ВасилівнаХалімончук, Ростислав Анатолійович2024-09-192024-09-192024Халімончук, Р. А. Прогнозування погоди з використанням нейромережі : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Халімончук Ростислав Анатолійович. – Київ, 2024. – 97 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69043Дипломна робота: 97 с., 29 рис., 9 табл., 2 дод., 28 джерел. Темою роботи є використання моделей та методів машинного навчання в сфері прогнозування погоди. Об’єктом дослідження є архів даних про погоду(температура, атмосферний тиск, швидкість вітру, вологість) Києва у періоді з 1 квітня 2021 року по 31 серпня 2021 року. Предметом дослідження є застосування лінійної регресії (ЛР) та мережі з довготривалою короткочасною пам’яттю (LSTM) для прогнозування погоди. Мета цієї дипломної роботи: - побудувати лінійну регресію та нейрону мережу для короткострокового прогнозування погоди на найближчі години; - визначити критерії, за якими можна оцінити адекватність цих моделей, і здійснити необхідні розрахунки для оцінки точності прогнозів; - проаналізувати і порівняти результати прогнозів моделей і зробити висновки з отриманих даних. Актуальність роботи пов’язана з збільшенням попиту на цю сферу прогнозування та швидким розвитком машинного навчання. У ході дослідження використовувалась мова програмування Python для побудови моделей прогнозування погоди, зокрема лінійної регресії та нейромережі довгої короткочасної пам'яті. Ці моделі були натреновані для порівняння результатів прогнозу.97 с.ukпрогнозування погодиweather forecastingneural networkBachelor Thesis