Пасічник К. Ю.2023-01-072023-01-072022Пасічник К. Ю. Короткострокове прогнозування часових рядів із застосуванням штучних нейронних мереж : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп’ютерна інженерія / К. Ю. Пасічник ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 95 с.https://openarchive.nure.ua/handle/document/21276Метою кваліфікаційної роботи є аналіз, дослідження та прогнозування часових рядів разом зі штучними нейронними мережами (ШНМ). Часові ряди представляють великий практичний інтерес для багатьох дисциплін. Їх використання дозволяє з певною похибкою виявляти майбутні значення серії подій за попередніми значеннями. Що стосується штучних нейронних мереж, то можна впевнено сказати про їх застосування у багатьох областях статистики, однією з яких і є прогнозування часових рядів. Окрім того, що сьогодні представлено багато успішних рішень у різних галузях, таких як економіка, фінанси, бізнес, навколишнє середовище та інші, в даній роботі буде розглянуто та реалізовано короткострокове прогнозування рівня вуглекислого газу (CO2) в атмосфері в період боротьби з глобальним потеплінням та зміною клімату, тому тематика роботи є актуальною. У ході виконання кваліфікаційної роботи були досліджені основні методи прогнозування, моделювання структур часових рядів за допомогою ШНМ для прогнозування рівня вуглекислого газу в атмосфері. Результатом кваліфікаційної роботи має бути аналіз методів прогнозування на прикладі набору даних про рівень вуглекислого газу в атмосфері, актуальність обраних методів та сфери подальшого розвитку. Також очікується виконати огляд типів ШНМ та можливі методи застосування їх в прогнозуванні.ukчасові рядиштучні нейронні мережіатмосферний co2прогнозування рівня вуглекислого газуOther