Інтелектуальна система прогнозування цін на аграрну продукцію в Україні на базі android-застосунку

Abstract

Актуальність даного дослідження полягає у підвищенні ефективності прогнозування цін на аграрну продукцію в Україні, шляхом дослідження та виявлення кращих моделей прогнозування для окремих аграрних культур, що надасть корисну підтримку прийняття рішень для різних учасників ринку, включаючи інвесторів, фермерів та агропромислових компаній. Розробка Androidзастосунку позитивно відображає використання сучасних технологій у фінансовій галузі та допомагає користувачам отримувати оперативну інформацію незалежно від доступу до стаціонарних ЕОМ, сприяючи цифровій трансформації аграрного та фінансового сектору. Об’єктом є процес дослідження статистичних даних цін на аграрну продукцію в Україні. Предметом дослідження та розробка методів та алгоритмів побудови моделей прогнозування і користувацького інтерфейсу в системі Android. Метою дослідження є створення інтелектуальної інформаційної системи прогнозування цін на аграрну продукцію на базі Android-застосунку. В результаті виконання роботи було досліджено дві моделі прогнозування часових рядів, а саме: ARIMA та модель Хольта-Вінтерса. Проаналізована робота алгоритмів, що реалізують моделі, визначені основні їх переваги та недоліки, а також розроблено програмне забезпечення, в якому реалізовані відповідні методи, та створено Android застосунок, що реалізує інтерфейс користувача для роботи з отриманими даними. Дана робота складається з чотирьох розділів. Кожен розділ відповідно присвячений: опису предметної сфери, моделям і методам, використаним у магістерській роботі, моделюванню і проектуванню системи прогнозування цін, програмній реалізації та тестуванню отриманих результатів, аналізу отриманих результатів, охороні праці, методичній частині магістерської роботи. Загальний обсяг роботи – 66 сторінок. Кваліфікаційна робота магістра містить 37 рисунків, 3 таблиць і посилання на 22 літературних джерел. The relevance of this research lies in improving the efficiency of forecasting agricultural product prices in Ukraine by exploring and identifying the best forecasting models for specific agricultural crops. This will provide valuable support for decisionmaking for various market participants, including investors, farmers, and agro-industrial companies. The development of an Android application positively reflects the use of modern technologies in the financial sector and helps users access timely information regardless of access to stationary computers, contributing to the digital transformation of the agricultural and financial sectors. The object of the study is the process of researching statistical data on prices for agricultural products. The subject of the research is the development of methods and algorithms for building forecasting models in the Android system. The aim of the research is to create an intelligent information system for forecasting prices for agricultural products based on Android. As a result of the work, two time series forecasting models were investigated: the ARIMA model for non-seasonal time series and the Holt-Winters model for time series with trend and seasonality. The functionality of the algorithms implementing the models was analyzed, their main advantages and disadvantages were identified. Additionally, software was developed, incorporating the relevant methods, and an Android application was created to implement the user interface for working with the obtained data. This thesis consists of four sections, each dedicated to: describing the subject area, the models and methods used in the master's thesis, modeling and designing the price forecasting system, software implementation and testing of the obtained results, analyzing the results, occupational safety, and the methodological part of the master's thesis. The total volume of the work is 66 pages. The master's qualification paper includes 37 figures, 3 tables, and references to 22 literary sources.