Харченко, Костянтин ВасильовичСаркісова, Жаннета Юріївна2023-05-172023-05-172020Саркісова, Ж. Ю. Методи data-mining в задачах прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Саркісова Жаннета Юріївна. – Київ, 2020. – 109 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55770Дипломна робота: 109 с., 27 рис., 27 табл., 27 джерел. Тема дослідження: методи data-mining в задачах прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. Об'єкт дослідження – статистичні дані стосовно розвитку досліджуваних процесів. Предмет дослідження – методи статистичного аналізу масивів даних з метою побудови адекватних моделей досліджуваних процесів. Мета роботи – підібрати підходящу модель для опису даних. Метод дослідження – побудова математичних моделей вибраних процесів на основі масивів даних та оцінка статистичних критеріїв для перевірки адекватності побудованої моделі використовуючи технологію data mining. Актуальність – створення системи, яка дозволить підібрати адекватну модель основану на критеріях. Результати роботи – система, яка підбирає підходящі статистичні моделі. Новизна роботи – запропоновано методику побудови регресійних моделей з використанням інформаційної технології data-mining; Запропонована модифікована процедура оцінювання структури моделі, яка відрізняється способом оцінювання умовної дисперсії; на основі статистичних даних побудовані нові моделі, які забезпечують можливість обчислення високоякісних оцінок прогнозів. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – вдосконалення обраних методів, розширення сфер використання.109 с.ukсистема підтримки прийняття рішенькомпетенціяавторегресіячасовий рядпрогнозуванняdecision support systemscompetenceautoregressiontime seriesforecastingMaster Thesis004.42