Дмитрієва, Ольга АнатоліївнаПідгорний, Станіслав Станіславович2025-10-062025-10-062025Підгорний, С. С. Моделювання динамічних процесів з використанням глибоких нейронних мереж : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Підгорний Станіслав Станіславович. – Київ, 2025. – 102 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76596Дипломна робота: 102 с., 40 рис., 10 табл., 2 додатки, 15 джерел Об’єктом дослідження є процеси моделювання поведінки динамічних об’єктів, які описуються звичайними диференціальними рівняннями та їх системами, реалізовані з використанням глибоких нейронних мереж. Предметом дослідження є застосування методів глибокого навчання для побудови наближених вирішувачів звичайних диференціальних рівнянь. Метою роботи є розробка та дослідження ефективності нейромережевих підходів для моделювання динаміки систем, представлених у вигляді звичайних диференціальних рівнянь, а також порівняльний аналіз точності запропонованих інтеграторів. У роботі розглянуто підходи до побудови моделей інтеграторів, які ґрунтуються на однокрокових стадійних і вкладених чисельних методах, проведено навчання нейронних мереж різних архітектур, виконано тестування з застосуванням метрик оцінювання якості на прикладах класичних рівнянь і систем. Розроблений програмний продукт реалізовано мовою Python із використанням бібліотек TensorFlow, NumPy, Matplotlib, Scikit-learn. Методологія дослідження базувалася на основних положеннях теорії диференціальних рівнянь. Побудова наближуваних вирішувачів мала своїм підґрунтям сучасні напрацювання чисельних методів, теорії нейронних мереж і методів глибокого навчання. Аналіз отриманих результатів роботи здійснювався із залученням основних положень інтелектуального аналізу даних. Практичне значення роботи полягає у застосуванні нейронних мереж для моделювання складних динамічних процесів, де класичні методи недостатньо ефективні або обчислювально затратні. Результати роботи можуть бути використані для побудови адаптивних моделей в прикладних галузях.102 с.ukдинамічні процесиглибокі нейронні мережізвичайні диференціальні рівнянняінтеграториоцінювання якостіметрикиdynamic processesdeep neural networksordinary differential equationsintegratorsquality assessmentmetricsBachelor Thesis