Моделі глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних

Тимошенко, Д. О.

Публікація:
Моделі глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних

dc.contributor.author	Тимошенко, Д. О.
dc.date.accessioned	2024-07-27T12:31:36Z
dc.date.available	2024-07-27T12:31:36Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної роботи є дослідження та розробка моделей глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено аналіз існуючих методів прогнозування сейсмічної активності. Було вивчено декілька різних архітектур глибоких нейронних мереж, а саме моделей LSTM та CNN. Дослідження проводилися з використанням актуальних даних щодо сейсмічної активності вулканів, що були зібрані Італійським національним інститутом геофізики та вулканології. Розроблений програмний продукт дозволяє виконувати прогнозування сейсмічної активності вулканів для найпершого виявлення передвісника, що надасть інформацію про час майбутніх вивержень вулканів.
dc.identifier.citation	Тимошенко Д. О. Моделі глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Д. О. Тимошенко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 75 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/27632
dc.language.iso	uk
dc.subject	часові ряди
dc.subject	штучна нейронна мережа
dc.subject	глибока нейрона мережа
dc.subject	Python
dc.subject	PANDAS
dc.subject	NUMPY
dc.title	Моделі глибокого навчання для прогнозування часових рядів сейсмологічних даних
dc.title.alternative	Deep Learning Models for Predicting Time Series of Seismological Data
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication