Методи короткострокового прогнозування часових рядів на основі обчислювального інтелекту

Abstract

Метою кваліфікаційної є дослідження ефективності використання методів обчислювального інтелекту для короткострокового прогнозування часових рядів. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено аналіз існуючих методів обчислювального інтелекту для прогнозування часових рядів, їх переваг та недоліків. Були реалізовані моделі короткострокового прогнозування на основі штучних нейронних мереж, таких як багатошаровий персептрон, довга короткострокова пам’ять та згорткова нейронна мережа. Дослідження проводилися із застосуванням даних щодо індексу забруднення повітря зібрані організацією SaveDnipro. Розроблений програмний продукт дозволяє прогнозувати часові ряди за допомогою моделей MLP, LSTM, CNN та проводити порівняльний аналіз.