DSpace JSPUI
DSpace зберігає і дозволяє легкий і відкритий доступ до всіх видів цифрового контенту, включаючи текст, зображення, анімовані зображення, MPEG і набори даних
Дізнатися більше
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/156853| Назва: | Застосування методів машинного навчання до проблеми прогнозування залишків на банківських картах |
| Інші назви: | ПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студентки групи 124м–19–1 Гарус Орини Ігорівни спеціальності 124 Системний аналіз |
| Автори: | Гарус, Орина |
| Ключові слова: | прогнозування;машинне навчання;нейрона мережа |
| Дата публікації: | 2020 |
| Короткий огляд (реферат): | Об’єкт дослідження: прогнозування часового ряду щоденних грошових залишків на банківських картках. Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу для часового ряду грошових залишків на банківських картках. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає у зменшенні часу, необхідного для обробки вхідних даних та подальшому якісному їх прогнозуванні. В результаті підвищується якість і швидкість прогнозу |
| Опис: | Мета дослідження: отримання адекватного середньострокового прогнозу для часового ряду грошових залишків на банківських картках. Методи дослідження та апаратура: спостереження, порівняння та пояснення методів машинного навчання застосованих до проблеми прогнозування; мова програмування Python. В інформаційно-аналітичному розділі наведені означення прогнозування, часових рядів, розглянуті методи їх аналізу та прогнозування. У спеціальному розділі були обрані оптимальні методи машинного навчання для прогнозування – проста нейромережа, нейромережа довгої короткострокової пам’яті, трипараметрична модель прогнозу – метод Хольта-Вінтерса. А також додатковий метод для препроцесінгу даних – емпірична модова декомпозиція для згладжування даних. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/156853 |
| Розташовується у зібраннях: | 2020-2021 навчальний рік |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Диплом_Гарус_спец124м.pdf | 467,53 kB | Adobe PDF |  Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.