груші яблоко повидло
груші яблоко повидло
Please use this identifier to cite or link to this item: https://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3787
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorШевченко, Д. В.-
dc.date.accessioned2025-02-05T09:20:45Z-
dc.date.available2025-02-05T09:20:45Z-
dc.date.issued2024-12-
dc.identifier.urihttps://krs.chmnu.edu.ua/jspui/handle/123456789/3787-
dc.descriptionШевченко Д. В. Система прогнозування продажів автомобілів на основі рекурентних нейромереж : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки» / Д. В. Шевченко ; ЧНУ ім. Петра Могили. - Миколаїв, 2024 . - 83 с.uk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена розробці та програмній реалізації системи прогнозування продажів автомобілів, яка базується на рекурентних нейромережах. В умовах зростаючої конкуренції на автомобільному ринку та швидких змін у попиті така система є актуальною, оскільки дозволяє підвищити точність прогнозування. Об’єкт дослідження – процес прогнозування продажів автомобілів з використанням сучасних моделей глибокого навчання. Предмет дослідження – рекурентні нейромережі, методи обробки часових рядів та програмні засоби для реалізації системи прогнозування. Мета дослідження – підвищення ефективності процесу прогнозування продажів автомобілів шляхом створення інтелектуальної системи з використанням методів аналізу часових рядів на основі рекурентних нейромереж. Кваліфікаційна робота складається зі вступу, трьох розділів, висновків та додатків. У першому розділі розглянуто теоретичні основи прогнозування на основі рекурентних нейромереж, проведено огляд існуючих методів аналізу часових рядів і проаналізовано сучасні підходи до прогнозування в різних галузях. У другому розділі обґрунтовано вибір інструментів і технологій для реалізації системи. У третьому розділі описано процес проєктування та реалізації системи прогнозування, включаючи створення моделі рекурентної нейромережі, підготовку даних, побудову інтерфейсу користувача для візуалізації результатів. The qualification work is dedicated to the development and software implementation of a car sales forecasting system based on recurrent neural networks. In the context of growing competition in the automotive market and rapid changes in demand, such a system is highly relevant, as it improves forecasting accuracy, optimizes production processes, and enables more efficient resource planning. Object of the study – the process of forecasting car sales using modern deep learning models. Subject of the study – recurrent neural networks, time series analysis methods, and software tools for implementing the forecasting system. Purpose of the study – to improve the accuracy of car sales forecasts by creating an intelligent system based on recurrent neural networks that accounts for seasonal trends, macroeconomic factors, and market specifics. The qualification work consists of an introduction, three chapters, conclusions, and appendices. In the first chapter, the theoretical foundations of forecasting based on recurrent neural networks are reviewed, existing methods of time series analysis are analyzed. In the second chapter, the choice of tools and technologies for system implementation is justified. In particular. In the third chapter, the design and implementation of the forecasting system are described, including the creation of a recurrent neural network model, data preparation, the development of a user interface for result visualization.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧНУ ім. Петра Могилиuk_UA
dc.subjectкафедра інтелектуальних інформаційних системuk_UA
dc.subjectКозлов О. В.uk_UA
dc.subjectінтелектуальні інформаційні системиuk_UA
dc.subjectпрогнозування продажів автомобілівuk_UA
dc.subjectінтерфейс користувачаuk_UA
dc.subjectфреймворкuk_UA
dc.subjectмодель рекурентної нейромережіuk_UA
dc.subjectforecasting car salesuk_UA
dc.subjectuser interfaceuk_UA
dc.subjectframeworkuk_UA
dc.subjectrecurrent neural network modeluk_UA
dc.titleСистема прогнозування продажів автомобілів на основі рекурентних нейромережuk_UA
dc.title.alternativeкваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня «магістр» : спец. 122 «Комп’ютерні науки»uk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Appears in Collections:Факультет комп'ютерних наук

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
КРМ Шевченко Д.В..pdf2.02 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.