Матюхін, ДмитроДмитроМатюхін2022-02-272022-02-272022http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/160222Об’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.Мета досліджень: підвищення ефективності прогнозування економічних показників діяльності гірничо-видобувного підприємства за рахунок використання пріоритетних моделей.Практична 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.ukARIMAпрогнозуваннянейрона мережа«Прогнозування економічних показників діяльності гірничо - видобувного підприємства із залученням авторегресійних моделейПОЯСНЮВАЛЬНА ЗАПИСКА кваліфікаційної роботи магістра студента групи 124м-20-1 Матюхіна Дмитра Григоровича спеціальності 124 Системний аналізLearning Object