Публікація: Методи прогнозування розвитку пандемій на основі штучних нейронних мереж з урахуванням зовнішніх факторів
Завантаження...
Дата
2021
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою кваліфікаційної є дослідження методів прогнозування пандемій з урахуванням зовнішніх чинників. У ході виконання кваліфікаційної роботи було проведено аналіз існуючих методів прогнозування пандемій, їх переваг та недоліків. Було вивчено процес очищення даних часових рядів, побудову та дослідження нейронних мереж для прогнозування часових рядів, а саме моделей нейронних мереж LSTM, RNN, TCN та CNN на основі Keras та Tensorflow. Дослідження проводилися із застосуванням актуальних даних щодо розвитку пандемії COVID-19. Розроблений програмний продукт дозволяє виконувати порівняння та аналіз 4 типів штучних нейронних мереж, а також виконувати за їх допомогою прогнозування розвитку пандемії COVID-19.
Опис
Ключові слова
штучна нейронна мережа, часові ряди, COVID-19, LSTM, RNN, TCN, CNN, прогнозування, MSE, Tensorflow, Keras, Python
Бібліографічний опис
Мотькін М. А. Методи прогнозування розвитку пандемій на основі штучних нейронних мереж з урахуванням зовнішніх факторів : пояснювальна записка до валіфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / М. А. Мотькін ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2021. – 86 с.