Дослідження методів і процедур класифікації та прогнозування недетермінованих процесів на основі показників хаотичної динаміки
| dc.contributor.author | Шаповал, Данило Олегович | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2022-02-01T14:26:53Z | |
| dc.date.available | 2022-02-01T14:26:53Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | UKR: Магістерська робота виконана на 155 сторінках, містить 44 рисунки, 7 таблиць та 84 використані джерела. Магістерська робота присвячена дослідженням моделей, алгоритмів і програмних засобів, призначених для аналізу, класифікації та прогнозування антиперсистентних часових послідовностей. Об’єктом дослідження є процеси, які являються антиперсистентними часовими рядами, премет – це чисельні процедури аналізу, класифікації та короткострокового прогнозування моделей антиперсистентниїх часових послідовностей. Мета роботи полягала в підвищенні ефективності та точності методів та алгоритмів класифікації, моделювання тп прогнозування антиперсистентних часових послідовностей. В роботі було встановлено, що найбільше детальною та сталою являється класифікація антиперсистентних процесів, отримана на основі схем агрегування без перетину рівнів часоих послідовностей. Був розроблений програмний комплекс для моделювання та прогнозування параметрів антиперсистентних процесів. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: The master's thesis is performed on 155 pages, contains 41 figures, 7 tables and 84 sources used. The master's thesis is devoted to the study of models, algorithms and software designed for analysis, classification and prediction of anti-persistent time sequences. The object of research is the processes that are anti-persistent time series, the subject is the numerical procedures of analysis, classification and short-term prediction of models of anti-persistent time sequences. The aim of the work was to increase the efficiency and accuracy of classification methods and algorithms, modeling, etc. prediction of antipersistent time sequences. It was found that the most detailed and stable is the classification of anti-persistence processes, obtained on the basis of aggregation schemes without intersection of levels of time sequences. A software package for modeling and forecasting the parameters of anti-persistence processes was developed. | en |
| dc.identifier.citation | Шаповал Д. О. Дослідження методів і процедур класифікації та прогнозування недетермінованих процесів на основі показників хаотичної динаміки : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 – Інженерія програмного забезпечення / наук. керівник В. В. Скалозуб ; Укр. держ. ун-т науки і техногогій. Дніпро, 2021. 155 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/14491 | |
| dc.language.iso | uk_UA | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, Дніпро | uk_UA |
| dc.subject | антиперсистентні часові послідовності | uk_UA |
| dc.subject | процедури класифікації | uk_UA |
| dc.subject | короткострокове прогнозування | uk_UA |
| dc.subject | процедури інтерполяції | uk_UA |
| dc.subject | алгоритми | uk_UA |
| dc.subject | математичне моделювання | uk_UA |
| dc.subject | програмне забезпечення | uk_UA |
| dc.subject | antipersistent time sequences | en |
| dc.subject | classification procedures | en |
| dc.subject | short-term forecasting | en |
| dc.subject | interpolation procedures | en |
| dc.subject | algorithms | en |
| dc.subject | mathematical modeling | en |
| dc.subject | software | en |
| dc.subject | ВКР | uk_UA |
| dc.subject | КІТ | uk_UA |
| dc.title | Дослідження методів і процедур класифікації та прогнозування недетермінованих процесів на основі показників хаотичної динаміки | uk_UA |
| dc.title.alternative | Research of Methods and Procedures for Classification and Forecasting not Determined Processes on the Basis of Chaotic Dynamics Indicators | en |
| dc.type | Masters Thesis | en |