Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorМатюхін, Дмитро
dc.date.accessioned2022-02-27T09:32:16Z
dc.date.available2022-02-27T09:32:16Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/160222
dc.descriptionОб’єктом дослідження даної кваліфікаційної роботи є процес прогнозування економічних показників діяльності гірничо-видобувного підприємства. В інформаційно-аналітичному розділі розглянуто обчислювальні схеми сучасних методів прогнозування та аналізу часових рядів, а саме: статистичні тести для визначення присутності у часовому ряді трендової та сезонної компоненти, алгоритми прогнозування часового ряду з використанням поінтегрованої моделі авторегесії-ковзкого середнього (ARIMA) та нейронної мережі типу МГВА. У спеціальному розділі реалізовано прогнозування із використанням авторегресійних моделей та алгоритму нейронних мереж типу МГВА економічних показників діяльності окремо взятого гірничо-видобувного підприємства.uk_UA
dc.description.abstractМета досліджень: підвищення ефективності прогнозування економічних показників діяльності гірничо-видобувного підприємства за рахунок використання пріоритетних моделей.uk_UA
dc.description.abstractПрактична цінність отриманих у роботі результатів полягає у скороченні часу, необхідного для обробки вхідних даних та подальшому якісному їх прогнозуванні, що підвищить ефективність прогнозування економічних показників діяльності гірничо-видобувного підприємства.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectARIMAuk_UA
dc.subjectпрогнозуванняuk_UA
dc.subjectнейрона мережаuk_UA
dc.title«Прогнозування економічних показників діяльності гірничо - видобувного підприємства із залученням авторегресійних моделейuk_UA
dc.title.alternativeПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студента групи 124м-20-1 Матюхіна Дмитра Григоровича спеціальності 124 Системний аналізuk_UA
dc.typeLearning Objectuk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу