Трифонова, АнгелінаАнгелінаТрифонова2020-11-082020-11-082019http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/156640В роботі представлено огляд декількох методів прогнозування часових рядів. Отримані результати прогнозування обраних показників за допомогою авторегресійної моделі, а також таких методів, як МГВА, нечіткий МГВА та нечітких нейронних мереж ANFIS та Mamdani. Було здійснено аналіз отриманих результатів. Розроблено окремий програмний продукт на мові Програмний продукт, що розв’язує поставлену задачу, розроблено на мові програмування C# (у середовищі Microsoft Visual Studio 2017) із застосуванням комерційних пакетів ZedGraph та Accord. Такий вибір зумовлений широкими можливостями та простотою платформи .NET та середи Visual Studio, що може бути застосований з метою прогнозування та оцінки реальних даних або з метою навчання.Дипломна робота присвячена прогнозуванню та оцінюванню економічних показників торгівельного підприємства P&G (Procter & Gamble).ukпрогнозуванняоцінкаLearning Object