Browsing by Author "Шаповал, Данило Олегович"

Now showing 1 - 2 of 2

Дослідження методів і процедур класифікації та прогнозування недетермінованих процесів на основі показників хаотичної динаміки
(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2021) Шаповал, Данило Олегович
UKR: Магістерська робота виконана на 155 сторінках, містить 44 рисунки, 7 таблиць та 84 використані джерела. Магістерська робота присвячена дослідженням моделей, алгоритмів і програмних засобів, призначених для аналізу, класифікації та прогнозування антиперсистентних часових послідовностей. Об’єктом дослідження є процеси, які являються антиперсистентними часовими рядами, премет – це чисельні процедури аналізу, класифікації та короткострокового прогнозування моделей антиперсистентниїх часових послідовностей. Мета роботи полягала в підвищенні ефективності та точності методів та алгоритмів класифікації, моделювання тп прогнозування антиперсистентних часових послідовностей. В роботі було встановлено, що найбільше детальною та сталою являється класифікація антиперсистентних процесів, отримана на основі схем агрегування без перетину рівнів часоих послідовностей. Був розроблений програмний комплекс для моделювання та прогнозування параметрів антиперсистентних процесів.
Моделі та процедури класифікації і прогнозування недетермінованих процесів за показниками хаотичної динаміки
(Український державний університет науки і технологій, ННІ «Інститут промислових та бізнес технологій», 2022) Скалозуб, Владислав Васильович; Горячкін, Вадим Миколайович; Клименко, Іван Вікторович; Шаповал, Данило Олегович
UKR: У статті досліджуються процеси класифікації, моделювання та короткострокового прогнозування недетермінованих часових послідовностей, які представлені антиперситентними часовими рядами (АЧР). Предмет аналізу – процедури класифікації та прогнозування параметрів таких моделей. Метою роботи є підвищення ефективності та точності методів і алгоритмів класифікації, моделювання та прогнозування АЧР. За допомогою агрегування рівнів AЧР розроблено коректні математичні моделі класифікації недетермінованих часових послідовностей, а також сформовано алгоритмічні та програмні засоби їх реалізації. Проведено порівняльний аналіз чисельної ефективності алгоритмів класифікації АЧР, реалізовано завдання короткострокового прогнозування АЧР. У статті також представлено інструментальне програмне середовище, що забезпечує коректне вивчення алгоритмів моделювання та класифікації антиперсистентних часових рядів (АЧР).