Інформаційна система прогнозування часових рядів на основі методології GAM

Abstract

Актуальність: прогнозування часових рядів є важливою задачею в багатьох галузях, включаючи економіку, фінанси, логістику, метеорологію та інші. Також інформаційні системи прогнозування допомагають покращити якість прогнозів та прийняття рішень на основі наявних даних. Об’єктом роботи є дані вартості готельних номерів за певний період часу. Предмет роботи – інтелектуальна система прогнозування вартості готельних номерів на основі методології GAM. Метою роботи є прогнозне оцінювання послідовності спостережень та динаміки змін цін у майбутньому. Пояснювальна записка складається зі вступу, трьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розглядається аналіз наявних робіт на тему прогнозування вартості готельних номерів на основі методології GAM. У другому розділі розглядаються математичні моделі, методи, інформаційні технології, що використовуються для прогнозування вартості готельних номерів. У третьому розділі описано проєктування моделей та їх програмна реалізація з подальшим прогнозуваннями та їх результатами. Бакалаврська кваліфікаційна робота містить 84 сторінки, 34 рисунки, 3 таблиці, 40 джерел та 3 додатки. Relevance: forecasting time series is an important task in many industries, including economics, finance, logistics, meteorology and others. Also forecasting information systems help to improve the quality of forecasts and decision-making based on available data. The object of work is the cost data of hotel rooms for a certain period of time. The subject of the work is an intelligent system for predicting the cost of hotel rooms based on the GAM methodology. The purpose of the work is to forecast the sequence of observations and the dynamics of price changes in the future. The explanatory note consists of an introduction, four sections, conclusions and appendices. The first section discusses the analysis of existing works on the topic of forecasting the cost of hotel rooms based on the GAM methodology. The second section discusses mathematical models, methods, information technologies used to predict the cost of hotel rooms. The third section describes the design of models and their software implementation with subsequent predictions and their results. Bachelor qualification paper contains 84 pages, 34 figures, 3 tables, 42 sources and 3 annexes