Academic literature on the topic 'Прогнозування часу'
Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles
Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Прогнозування часу.'
Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.
You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.
Journal articles on the topic "Прогнозування часу"
1
Korniyenko, Svitlana, Ihor Korniyenko, Volodymyr Dmytriiev, Anatolii Pavlenko, and Oleh Skyba. "ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЙНОГО АНАЛІЗУ ДО ПРОБЛЕМИ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ВИПРОБУВАНЬ ОЗБРОЄННЯ ТА ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ." TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, no. 3(21) (2020): 185–97. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-185-197.
Full textAbstract:
Актуальність теми дослідження. Проведення випробувань озброєння та військової техніки є важливим та відповідальним державним завданням. Процес випробувань має регламентні обмеження в часі, чим забезпечується своєчасне виконання державних програм із прийняття на озброєння новітніх зразків. Нерідко під час випробувань відбуваються часові відхилення і затримки від запланованих термінів, що ставить під загрозу успішність виконання державного завдання. Тому прогнозування реального часу проведення випробувань є актуальним завданням. Постановка проблеми. Ефективність функціонування військової випробувальної установи визначається чітким та налагодженим процесом проведення масових випробувань новітніх зразків озброєння та військової техніки. Зриви випробувань та часові відхилення від плану, які мають певну стохастичну природу, здатні знизити ефективність всього процесу масових випробувань. Звідси виникає проблема прогнозування реального часу проведення випробувань окремого зразка озброєння та військової техніки. Аналіз останніх досліджень і публікацій. На сьогодні існують багато фундаментальних і прикладних праць із питань формування прогнозів як природних явищ, так і у різних сферах діяльності людини. Останнім часом публікується чимало наукових робіт, присвячених проблемам підвищення ефективності випробувань, зокрема за допомогою автоматизації.Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Проблемою є визначення величини та характеру впливузовнішніх і внутрішніх чинників на реальний час проведення випробувань окремих зразків. Постановка завдання.Для нормалізації планової діяльності випробувальної установи необхідно визначити спосіб, за допомогою якого на основі наявного статистичного матеріалу про перебіг випробувань дозволить чисельно визначати величину та характер впливу зовнішніх і внутрішніх чинників на час проведення випробувань та отримувати апріорну оцінку можливого відхилення часу випробувань конкретного зразку озброєння та військової техніки. Виклад основного матеріалу. Розглянуто підхід до одержання кількісних значень впливу чинників зсуву часу на процес випробувань. Обґрунтовано та додано до загального виразу розрахунку реального часу випробувань поправочний коефіцієнт виду випробувань. Розглянуто та підготовлено до алгоритмування математичний апарат кореляційного аналізу для дослідження ступеню та характеру впливу внутрішніх та зовнішніх чинників на реальний час випробувань конкретного зразка озброєння та військової техніки. Зроблені зауваження та ремарки із застосування кореляційного аналізу до прогнозування реального часу випробувань. Висновки відповідно до статті. Застосування кореляційного аналізу для прогнозування реального часу випробувань дозволить встановити об’єктивні показники відхилення часу випробування під дією зовнішніх та внутрішніх чинників, що супроводжують процес випробувань. Використання прогнозів у складі автоматизованої підсистеми планування та управління якістю випробувань дозволить нормалізувати перебіг процесу випробувань та мінімізувати негативний прояв зовнішніх та внутрішніх чинників.
2
Іванов, С. М. "МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ В ЕПОХІ - ПРОМИСЛОВОСТІ 4.0." Visnik Zaporiz'kogo nacional'nogo universitetu. Ekonomicni nauki, no. 2 (50) (August 12, 2021): 127–33. http://dx.doi.org/10.26661/2414-0287-2021-2-50-24.
Full textAbstract:
Для збільшення швидкості передачі даних, забезпечуючи доступ до багато- вимірних даних, використовується Big Data як інструмент в умовах промис- ловості 4.0. На основі моделі MapReduce ви можете використовувати сучасні інструменти для роботи з великими даними. Тому в роботі досліджуються великі дані як єдине централізоване джерело інформації для всієї предметної області. Крім того, у цій роботі пропонується структура системи прогнозування нейронної мережі, яка включає багато баз даних, де транзакції обробляються в режимі реального часу. Для прогнозування багатовимірних даних нейронної мережі розглядається і будується мережа в Matlab. Матриця вхідних даних та матриця цільових даних, які визначають вхідну статистичну інформацію, використовуються для навчання нейронної мережі. Розглянуто застосування алгоритму Левенберга-Марквардта для навчання нейронної мережі. Також представлені результати тренувального процесу нейронної мережі в Matlab. Представлені отримані результати прогнозування, що дозволяє зробити висно- вок про переваги нейронної мережі у багатовимірному прогнозуванні.
3
Ivanets, H., M. Ivanets, I. Tolkunov, and I. Popov. "МЕТОДИКА ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЙ ПРИРОДНОГО ХАРАКТЕРУ НА ОСНОВІ МЕТОДУ ПОПАРНОГО ВРАХУВАННЯ АРГУМЕНТІВ." Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 1, no. 67 (April 1, 2022): 111–20. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2022.1.111.
Full textAbstract:
Ефективність планування та реалізації заходів щодо запобігання надзвичайним ситуаціям природного характеру визначається якістю прогнозування загроз їх виникнення. Запобігання надзвичайним ситуаціям ґрунтується на аналізі та точності прогнозуванні можливості виникнення подібних надзвичайних ситуацій. В статті обґрунтовано вибір моделі зміни узагальненого параметру процесу зміни надзвичайних ситуацій природного характеру. В якості узагальненого параметру розглядається кількість надзвичайних ситуацій за деякий проміжок часу. Із врахуванням дії всіх дестабілізуючих факторів цей процес доцільно представити у вигляді адитивної суміші систематичної складової, яка характеризує незворотні процеси дрейфу параметрів, періодичної і випадкової складових. Оцінка всіх трьох складових процесу зміни надзвичайних ситуацій природного характеру дозволить не тільки здійснити прогнозування по кожній із них, але й глибше проаналізувати причини виникнення надзвичайних ситуацій. Розроблена методика підвищення точності прогнозування надзвичайних ситуацій природного характеру на основі методу попарного врахування аргументів. Методика дозволяє підвищити точність прогнозування надзвичайних ситуацій природного характеру за рахунок оцінки систематичної та періодичної складових, а також прогнозування випадкової складової процесу зміни природних надзвичайних ситуацій. Проведені експериментальні дослідження показали ефективність застосування методу попарного врахування аргументів для прогнозування випадкової складової процесу виникнення надзвичайних ситуацій природного характеру на основі розробленої методики. При цьому точність прогнозу кількості надзвичайних ситуацій в порівнянні з статистико-ймовірним методом прогнозу підвищилась майже в 1,7 рази. Це дозволяє обґрунтовано підходи до планування та проведення організаційно-технічних заходів, спрямованих на запобігання та ліквідацію наслідків надзвичайних ситуацій як в масштабах держави, так і її регіонів
4
Karpa, D. М., I. H. Tsmots, and Yu V. Opotiak. "Нейромережеві засоби прогнозування споживання енергоресурсів." Scientific Bulletin of UNFU 28, no. 5 (May 31, 2018): 140–46. http://dx.doi.org/10.15421/40280529.
Full textAbstract:
Досліджено та обґрунтовано вибір нейромережевих структур для оброблення статистичних даних з метою прогнозування та виявлення аномальних показників споживання енергоресурсів. Показано, що системам на основі нейронних мереж завжди протиставлялись експертні системи, які, на відміну від перших, очевидно програмувались. Середовище, в якому працює система, не завжди є статичним і потрібні методи опрацювання даних, які могли б адекватно реагувати на зміну середовища та вміти відповідно адаптувати отримувані результати. Нейронні мережі володіють такою особливістю, як вміння навчатись. Ця особливість і є основним аргументом для застосування таких структур у системах управління енергоефективністю. Розроблена архітектура мережі та застосований процес навчання дав змогу прогнозувати показники спожитої електроенергії з урахуванням багатьох параметрів. Особливістю розробленої архітектури є можливість здійснювати перенавчання у процесі функціонування, не перериваючи його. Використання адаптивного та безперервного навчання нейромережі дасть змогу виявляти аномальні показники даних. Точність такого виявлення було перевірено на реальній вибірці даних. Аналіз отриманих результатів показує, що використання нейронних мереж хоч і потребує швидкодії і часу на навчання, проте, під час класифікації вхідного вектора, швидкодія нейронної мережі перевищує будь-який алгоритм кластеризації.
5
Sushyi, Olena. "Прогностичний потенціал соціально-психологічних досліджень: від теорії до практики." Scientific Studios on Social and Political Psychology, no. 47(50) (July 3, 2021): 19–31. http://dx.doi.org/10.33120/ssj.vi47(50).209.
Full textAbstract:
У статті порушено проблему розроблення методичного базису психологічного забезпечення соціального прогнозування як науково-теоретичної та предметно-практичної діяльності. Її актуальність зумовлена запитом на підготовку психологічно обґрунтованих стратегій і технологій антикризового управління, що передбачає застосування психологічно обґрунтованих підходів у прогнозуванні соціальних процесів і явищ. Мета статті полягає у визначенні прогностичного потенціалу соціально-психологічних досліджень, а також окресленні перспективи переходу від теоретичного до практичного соціально-психологічного забезпечення соціального прогнозування. Для цього запропоновано низку теоретичних положень, що обґрунтовують науково-методичні засади психологічного забезпечення соціального прогнозування. В їх основу покладено визначення предмета соціально-психологічної науки, яким задаються основні параметри соціально-психологічного ракурсу в прогнозуванні соціальних процесів і явищ. Відповідно до кожного з визначених теоретичних положень запропоновано принципи психологічного забезпечення соціального прогнозування. Змісту першого теоретичного положення, що визначається змістовими координатами методологічного простору соціально-психологічного теоретизування (за М. Слюсаревським), відповідає принцип онтологічної рівноцінності індивідуальних та надіндивідуальних форм психіки. Змісту другого теоретичного положення, що стосується онтології психічного в усій різноманітності його соціальних виявів (згідно з концепцією соціально-психологічного мислення М. Слюсаревського), відповідає принцип історико-культурної контекстуальності. З огляду на згадані теоретичні положення та відповідні принципи розглянуто три теоретичні моделі як приклади застосування соціально-психологічних підходів для цілей соціального прогнозування, а саме: теоретичну модель типології та актуалізації соціально-психологічних проблем у межах культурно-історичного циклу (М. Слюсаревський), синтетичну модель «універсального епохального циклу» (Е. Афонін), багатофакторну модель соцієтальної кризи (О. Суший). Визначено, що чим вищим є рівень теоретичного узагальнення проблем суспільного розвитку на конкретному відрізку соціально-історичного часу, тим менш значущим може видаватися завдання як розроблення психологічно обґрунтованих підходів до здійснення соціального прогнозування, так і розроблення психологічно обґрунтованих стратегій і технологій антикризового управління. Проведене дослідження дало підставизробити низку висновків, що визначають перспективу подальшого теоретичного обґрунтовування науково-методичних засад та практичного соціально-психологічного забезпечення соціального прогнозування. По-перше, стверджується, що прогноз може виконувати як попереджувальну, так і мотиваційну функцію. Відповідно, обґрунтовується необхідність застосування альтернативного (відмінного від екстраполяції) алгоритму прогнозування, що враховуватиме мотиваційну та попереджувальну функції в прогнозуванні соціальних процесів, дозволятиме визначати бажаний (або небажаний) майбутній стан системи/об’єкта та обирати способи його досягнення (чи уникнення). По-друге, визнається, що, розробляючи психологічно обґрунтований соціальний прогноз, слід враховувати як ситуаційні, так і середовищні чинники суспільного розвитку, тобто слід зважати не тільки (і не стільки) на особистісні диспозиції, сформовані на основі попереднього життєвого досвіду,а й на особливості ситуації, в якій перебувають у цей момент люди, та відповідний (характерний для ситуації) психологічний стан соціальних груп і спільнот. Зрештою, по-третє, підсумовується, що переліченим вимогам відповідає ретродуктивний підхід, відповідно до якого пояснення досягається шляхом встановлення реальної засадничої структури або механізму (наприклад, соціально-психологічного), що відповідає за створення закономірності, яка спостерігається. Отже, на основі ретродуктивної логіки можна (а) уявляти образ бажаного майбутнього, (б) орієнтуватися на вже відомі приклади, що задаватимуть напрям руху в потрібному напрямі, і на підставі цього (в) розробляти відповідні стратегії з огляду на ті реалії, які вже є.
6
Березюк, Віктор, Максим Токарчук, Вадим Бойко, and Віктор Колесніков. "РЕКОМЕНДАЦІЇ ШТАБАМ ОРГАНІВ ОХОРОНИ ДЕРЖАВНОГО КОРДОНУ ЩОДО ОЦІНКИ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ ЗАГРОЗ ЗА НАПРЯМКАМИ КОНТРАБАНДНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ В ПУНКТАХ ПРОПУСКУ НА КОРДОНАХ З КРАЇНАМИ ЄВРОПЕЙСЬКОГО СОЮЗУ." Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: військові та технічні науки 84, no. 1 (September 12, 2021): 20–38. http://dx.doi.org/10.32453/3.v84i1.801.
Full textAbstract:
У статті проаналізовано нормативно-правові дефініції процесу контрабандної діяльності та оглядової роботи в пунктах пропуску через державний кордон, проблеми, що виникають в процесі її проведення. В умовах активізації ризиків на державному кордоні постає нагальна потреба в оцінці актуальних та потенційних загроз та їх прогнозуванні на певний період з метою своєчасної протидії їм навіть в мовах відсутності достатньої кількості сил та засобів. Прогнозування – процес складний та трудомісткий для будь-якої організації, тому початковим етапом процесу прогнозування є ідентифікація потреби в прогнозній інформації. На цьому етапі необхідно дати відповідь на питання: “Для чого потрібний цей прогноз? Яким чином він буде використаним для підготовки та прийняття рішення на відповідному рівні управління?” Саме тому було проведено ідентифікацію учасників процесу прогнозування: суб’єкта, замовника та користувача. Суб’єкт прогнозування – це організація, структурний підрозділ, що здійснює розробку прогнозу. В нашому випадку – це інформаційно-аналітичний відділ органу охорони державного кордону. Замовник прогнозу – організація, структурний підрозділ або окрема посадова особа, що ставить завдання на розробку прогнозу. В органі охорони державного кордону – це штаб і начальник штабу відповідно. Користувач прогнозу – організація, структурний підрозділ або посадова особа, що використовують результати у своїй діяльності. В окремих випадках користувачами прогнозу може бути й замовник. Користувачами прогнозу є як прикордонні підрозділи, так і штаб органу охорони державного кордону. З метою оцінки та прогнозування загроз за напрямками контрабандної діяльності було проведено статистичний аналіз результатів оперативно-службової діяльності в пунктах пропуску через державний кордон з країнами-членами Європейського Союзу та за допомогою спрощеного методу прогнозування, екстраполяції, було визначено тенденції у видах протиправної діяльності у середньостроковій перспективі на період 2021–2022 рр. Застосування екстраполяції для прогнозування базувалося на припущенні, що характер динаміки, тобто певна закономірність (тенденція) зміни досліджуваного явища, яка мала місце для певного проміжок часу в минулому збережеться на обмеженому відрізку в майбутньому. Статистичний аналіз ґрунтувався на відомостях аналітичних зведень про обставини на державному кордоні та результатів оперативно-службової діяльності Державної прикордонної служби України у період з 2012 до 2020 рр. Оцінка та прогнозування здійснювалось відносно лише одного з видів контрабандної діяльності – контрабанди зброї, решту можливо буде визначити за аналогічною методикою. Використання кількісного та якісного прогнозування показників контрабандної діяльності разом із залученням висококваліфікованого персоналу, сучасних технічних засобів огляду, службових собак цілком здатне підвищити ефективність виявлення в ППр предметів та матеріалів, заборонених до ввезення/вивезення в/з Україну(и).
7
Дівіцький, А. С., Л. В. Боровик, С. В. Сальник, and В. Д. Голь. "Аналіз методів прогнозування змін маршрутів передачі даних в бездротових самоорганізованих мережах." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 1(63), (April 7, 2020): 60–67. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.63.08.
Full textAbstract:
В статті було проаналізовано сучасні дослідження в галузі прогнозування, які розглядають методи підтримання якості функціонування мобільних радіомереж та прогнозування часу перевантаження маршрутів передачі даних. Вказано основні фактори, які впливають на якість функціонування мобільних радіомереж такі як пульсація вхідного трафіка, рівень використання пропускної здатності ліній зв’язку, чутливість до затримок або втрат пакетів. Розглянуто методи прогнозування змін маршрутів передачі даних. Показано реалізацію класичних методів. Вказані переваги і недоліків, які визначають їх ефективність за різних умов застосування. На основі аналізу визначено доцільність проведення комбінування інтелектуальних, причинно-наслідкових, формалізованих та інтуїтивних методів, а саме штучного інтелекту, еволюційних обчислень та управління параметрів. Враховуючи функціональні особливості побудови мобільних радіомереж та вимоги, що висуваються до методів які розглянуті, можливим варіантом рішення є побудова методів заснованих на комбінуванні штучного інтелекту, еволюційних обчислень та управлінням параметрами, що в свою чергу надає можливість розробити нові методи з прогнозування змін маршрутів передачі даних в бездротових самоорганізованих мережах.
8
Соловйов, С. О., І. В. Дзюблик, and О. П. Мінцер. "ПРОГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ ЕПІДЕМІЧНОГО ПРОЦЕСУ КОРОНАВІРУСНОЇ ІНФЕКЦІЇ COVID-19 В УКРАЇНІ." Medical Informatics and Engineering, no. 2 (July 13, 2020): 70–78. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11176.
Full textAbstract:
Представлено визначення особливостей і розроблення моделі прогнозування епідемічного процесу COVID-19 в Україні на основі наявних епідеміологічних даних та існуючих тенденцій. Моделювання епідемічного процесу COVID-19 базувалося на класичній епідеміологічній моделі. Основний параметр моделі — параметр передавання SARS-COV2 був визначений чисельно з використанням наявних епідеміологічних даних: щоденних звітів Міністерства охорони здоров'я України про абсолютну кількість хворих на COVID-19. Числове визначення параметра передавання SARS-COV2 за абсолютною кількістю хворих на COVID-19 у кожному регіоні та в Україні показало тенденцію до зменшення з часом. Апроксимація отриманих числових значень параметру передавання SARS-COV2 здійснювалась між 07 квітня та 02 травня 2020 року за допомогою експоненціальної функції. Результати прогностичного моделювання показали, що до кінця літа 2020 року очікується близько 25 тис. випадків COVID-19, а пік захворюваності припадає на час дослідження (28 квітня — 05 травня 2020 року). Крім того, дослідження дозволили проаналізувати інтенсивність епідемічного процесу в різних регіонах України на підставі обчислених середніх значень передавання SARS-COV2 у період з 07 квітня по 02 травня 2020 року. Було визначено, що найбільш інтенсивний епідемічний процес у Харківській, Луганській і Миколаївській областях, який може бути корисною інформацією для прийняття відповідних управлінських рішень щодо поглиблення заходів карантину в цих регіонах. Прогнозування можливих наслідків впровадження різних програм контролю COVID-19 передбачає комплексне вивчення епідемічного процесу захворювання в цілому та протягом певних періодів часу з подальшою побудовою адекватної моделі прогнозування. Нами запропоновано просту прогностичну модель, але ефективний інструмент для прогнозування епідемічного процесу COVID-19, що може бути корисним у практичній роботі медичних працівників.
9
Федько, В. В. "Дослідження ефективності застосування технології Machine Learning Services в задачах прогнозування." Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, no. 2(68) (April 21, 2021): 116–21. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.15.
Full textAbstract:
Викладено і проаналізовано результати експериметів щодо ефективності розв’язання задач прогнозування методами Machine Learning із застосуванням технології Machine Learning Services. Ця технологія полягає у перенесенні процесів оброблення даних з комп’ютера клієнта (як це реалізовано у класичній технології Machine Learning) на сервер, на якому зберігаються дані. Дослідження проводилися шляхом порівняння витрат часу розв’язання задач за кожною технологією при різних обсягах даних. Результати досліджень показали, що застосування технології Machine Learning Services має у два рази кращі показники на кількості даних понад півтора мільйона записів.
10
Білецька, Н. В., Л. В. Транченко, О. М. Транченко, and Р. І. Лопатюк. "ЗАСТОСУВАННЯ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНИХ МЕТОДІВ ДЛЯ ВИБОРУ ПРІОРИТЕТНИХ НАПРЯМІВ АГРАРНОГО СЕКТОРУ РЕГІОНУ ЯК ОСНОВА СТРАТЕГІЧНОГО ПЛАНУВАННЯ ТА ПРОГНОЗУВАННЯ." Herald of Lviv University of Trade and Economics Economic sciences, no. 62 (January 4, 2021): 22–31. http://dx.doi.org/10.36477/2522-1205-2021-62-03.
Full textAbstract:
В умовах інтеграції України до світового економічного простору аграрний сектор є однією з пріоритетних та стратегічно важливих галузей національної економіки. Тому метою нашого дослідження є вивчення, аналіз та розробка фінансово-економічних методів для вибору пріоритетних напрямів аграрного сектору регіону як основи стратегічного планування та прогнозування, а також вдосконалення результатів за допомогою кількісних характеристик альтернативних сценаріїв. У статті аналізуються механізм та особли-вості кількісних характеристик альтернативних сценаріїв на рівні аналізу, що допомагає керівнику, що прий-має рішення, візуалізувати профіль альтернативи сценарію у певний момент часу часового проміжку, порів-няти між собою часові перерізи альтернатив одного або декількох сценаріїв у визначений момент часу. В ре-зультаті дослідження виявлено, що кожний фактор, опрацьований за запропонованою нами методикою, опи-сується певним інтегральним показником, до складу якого входять згруповані та впорядковані за важливістю для даного фактора лінгвістичні змінні у вигляді вербальних описів можливих варіантів розвитку подій. Таким чином практичне значення досліджень дає змогу формалізувати нечіткі уявлення щодо розвитку досліджува-ного соціально-економічного процесу в межах певного сценарію, побудованого на основі тенденцій, виявлених експертами, та чинники, які впливають на розвиток соціально-економічної системи регіону і які необхідно розглядати не лише з точки зору загальної характеристики окремого фактора, а й в контексті конкретної системи та її цільового спрямування. Визначено, що для короткострокового прогнозування, особливо в умовах швидкої, стрибкоподібної зміни ситуації у національній економіці, прогнозування інвестиційного забезпечення регіональної економіки оптимальніше виконувати на основі прогнозу валового регіонального продукту, оскільки саме він є результуючим показником, що характеризує галузеву структуру та динаміку регіональної економіки, узагальнюючи вплив всіх чинників зростання.
Dissertations / Theses on the topic "Прогнозування часу"
1
Бредіхін, В. М., and Ю. В. Міщеряков. "Прогнозування часу виконання проекту на початковому етапі пдписання договору про наміри." Thesis, НТМТ, 2014. http://openarchive.nure.ua/handle/document/7150.
Full textAbstract:
Для прогнозування загального часу виконання простого проекту,
грунтуючись на припущенні, що в проекті буде задіяно лише одного виконавця,
пропонуємо простий метод оцінювання, враховуючий фактичний час
виконання вже завершених проектів. Для цього як вихідний показник будемо
використовувати складність відносно базового проекту. Як що в проекті беруть
участь декілька розробників то для оцінки часу виконання проектів слід
використовувати модифіковану модель.
2
Тарасюк, В. М., Д. В. Бакалець, В. І. Савуляк, В. М. Тарасюк, Д. В. Бакалец, В. И. Савуляк, V. M. Tarasyuk, D. V. Bakalets, and V. I. Savulyak. "Прогнозування зони термічного впливу під час ремонтного зварювання рам." Thesis, Кіровоградський національний технічний університет, 2015. http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/7241.
Full textAbstract:
Проведено прогнозування розмірів і форми зони термічного впливу під час приварювання ремонтних та підсилювальних накладок. Досліджено склад розміри та механічні властивості кожної окремої ділянки ЗТВ
3
Штогрин, Павло Петрович. "Мобільний додаток для моніторингу та прогнозування погодних умов у реальному часі." Bachelor's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34793.
Full textAbstract:
Кваліфікаційна робота включає пояснювальну записку (74 стор., 47 рис.).
У бакалаврському проєкті реалізовано систему для моніторингу та прогнозування погодних умов у реальному часі. Система складається із пристрою для зчитування та передачі через bluetooth даних про погоду, серверної частини для обробки та передачі даних із погодних сервісів у мережі Internet, а також мобільного додатку для прийому, обробки та відображення інформації, отриманої із пристрою та сервера.
Метою проєкту є створення пристрою, який міг би передавати дані про погодні умови безпосередньо у смартфон, а також мобільного додатку із зручним інтерфейсом, який міг би приймати, обробляти та відображати ці дані.
У цьому проєкті було розроблено такі компоненти:
– апаратний засіб на основі платформи Arduino, датчика та bluetooth-передавача;
– сервер, створений мовою програмування Python на базі мікрофреймворку Flask та із використанням REST-архітектури;
– мобільний додаток, створений мовою програмування Java для пристроїв з операційною системою Android;
Результатом розробки є апаратний та програмний продукти, які дозволяють зручно відстежувати поточні погодні умови, а також формують прогноз для конкретної місцевості. Додаток має простий та зрозумілий інтерфейс, мінімальні системні вимоги (пристрій із операційною системою Android версії 4.4 чи вище, bluetooth-модуль та доступ до мережі Internet). Режим моніторингу може працювати без доступу до мережі Internet.The bachelor's project implements a system for monitoring and forecasting weather conditions in real time. The system consists of a device for reading and transmitting weather data via bluetooth, a server part for processing and transmitting data from weather services on the Internet, and a mobile application for receiving, processing and displaying information received from the device and server. The aim of the project is to create a device that could transmit weather data directly to a smartphone and a mobile application with a user-friendly interface that could receive, process and display this data. The following components were developed in this project: − device based on Arduino platform, sensor and bluetooth transmitter; − a server which was created in the Python programming language, based on the Flask microframework and using the REST architecture; − mobile application created in the Java programming language for devices with the Android operating system; The result of the development is hardware and software products that allow conveniently track current weather conditions and form a forecast for a specific area. The application has a simple and clear interface, minimum system requirements (device with Android operating system version 4.4 or higher, bluetooth module and Internet access). The monitoring mode can work without Internet access.
4
Савуляк, В. І., Д. В. Бакалець, С. А. Заболотний, О. Г. Антіпов, В. И. Савуляк, Д. В. Бакалец, С. А. Заболотный, et al. "Прогнозування зони термічного впливу під час ремонтного зварюванням рам автотранспорту." Thesis, ВНТУ, 2015. http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/7060.
Full textAbstract:
Обґрунтовано можливість прогнозування розмірів і форми зони термічного впливу під час приварювання ремонтних та підсилювальних накладок шляхом зміни кута нахилу електроду. Досліджено склад розміри та механічні властивості кожної окремої ділянки ЗТВ.
5
Величко, Георгій Вячеславович. "Методи та засоби прогнозування індексу акцій у реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів." Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46687.
Full textAbstract:
Магістерська дисертація: 92 с., 28 рис., 21 табл., 1 дод., 30 джерел.
Тема роботи — Методи та засоби прогнозування індексу акцій у
реальному часі на базі хмарних обчислювальних сервісів.
Об’єкт дослідження — методи прогнозування акцій на базі хмарних
обчислювальних сервісів.
Предмет досліджень — багатошарова нейронна мережа, згорткова
нейронна мережа та мережа довгої короткочасної пам’яті, хмарні обчислювальні
сервіси, Amazon Web Services.
Мета роботи — підвищити ефективність прогнозування індексу акцій на
базі хмарних обчислювальних сервісів та розробити модель реалізації системи
на базі хмарних сервісів.
Актуальність — використання апарату штучних нейронних мереж дає
змогу робити більш точні передбачення ціни акцій порівнюючи з іншими
технічними методами. Хмарні сервіси забезпечують швидке та гнучке
розгортання інфраструктури, забезпечує їх повсякчасну доступність.
В ході виконання роботи було реалізовано декілька ахітектур нейронних
мереж та проведено аналіз результатів їх роботи. Також було cпроектовано
систему прогнозування індексу акцій в реальному часі на базі хмарних сервісів.
Для покращення результатів у майбутньому можна застосувати Keras
Tuner, який автоматично підбирає гіперпараметри нейронної мережі. Також
можна використовувати додаткову інформацію про компанію і додавати ці дані
до моделей.Master`s thesis contains: 92 p., 21 tables, 28 fig., 1 add. and 30 references. The theme: The mechanisms tools for real-time stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The objects of this research are mechanisms for stock market index prediction based on Cloud Compute Services. The subjects of this research are neural network architectures: multilayer neural network, convolutional neural network, long short-term memory, cloud compute services, Amazon Web Services. The purpose of this work is to improve efficiency of stock market index prediction based on Cloud Compute Services and design model of system for stock market index forecasting based on Cloud Compute Services. The relevance of this topic is that using neural networks could drastically improve stock market values forecasting comparing to other technical methods. Cloud compute services provides fast and flexible deployment of infrastructure as well as constant availability. Also designed a model of system for real-time stock index forecasting based on cloud compute services. During research I built three architectures of neural networks and analyzed which of them work better with the given case. For further research, it is possible to use Keras Tuner which allows to automatically tune hyperparameters on our neural network and improve output result. Also, additional data about companies provided real-time can improve models.
6
Галак, Олександр Валентинович, А. Д. Козирєв, Я. В. Орлов, and І. Ю. Шубін. "Інформаційна технологія визначення зон ураження під час надзвичайних ситуацій." Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/44998.
Full text
7
Кравченко, Павло Анатолійович. "Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем." Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/3077.
Full textAbstract:
Кравченко П. А. Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 111 "Математика" / наук. керівник М. І. Клименко. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 55 с.UA : Робота викладена на 55 сторінках друкованого тексту, містить 8 рисунків, 15 джерел. Об’єкт дослідження: економічні системи, функціонування яких визначається скінченною множиною можливих станів. Мета роботи: розробка стохастичних математичних моделей для прогнозування та оцінки діяльності економічних систем на основі застосування ланцюгів Маркова. Метод дослідження: метод марковських процесів. У кваліфікаційній роботі розглядаються наступні задачі: – сутність та основні характеристики марковських випадкових процесів; – особливості дослідження марковських випадкових процесів з дискретним та неперервним часом; – методики побудови диференціальних рівнянь Колмогорова; – на основі виконаного дослідження побудувати математичні моделі для прогнозування та оцінки конкретних економічних процесів.
EN : The work is presented on 55 pages of printed text, 8 figures, 15 references. The object of the study is the economic systems whose functioning is determined by a finite set of possible states . The aim of the study is development of stochastic mathematical models for forecasting and estimating the activity of economic systems based on the use of Markov chains. The methods of research is method of Markov processes. In the qualification work the addresses the following tasks: - the nature and main characteristics of Markov random processes; - peculiarities of the study of Markov random processes with discrete and continuous time; - methods of constructing Kolmogorov differential equations; - to build mathematical models on the basis of the performed research for forecasting and evaluation of specific economic processes.
8
Кравченко, Павло Анатолійович. "Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем." Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/4877.
Full textAbstract:
Кравченко П. А. Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 111 "Математика" / наук. керівник М. І. Клименко. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 55 с.UA : Кваліфікаційна робота магістра : 55 с., 8 рис., 15 джерел. Об’єкт дослідження – економічні системи, функціонування яких визначається скінченною множиною можливих станів. Мета роботи: розробка стохастичних математичних моделей для прогнозування та оцінки діяльності економічних систем на основі застосування ланцюгів Маркова. Метод дослідження – метод марковських процесів. У кваліфікаційній роботі розглядаються наступні задачі: – сутність та основні характеристики марковських випадкових процесів; – особливості дослідження марковських випадкових процесів з дискретним та неперервним часом; – методики побудови диференціальних рівнянь Колмогорова; – на основі виконаного дослідження побудувати математичні моделі для прогнозування та оцінки конкретних економічних процесів.
EN : Master’s Qualification Thesis : 55 pages, 8 figures, 15 references. The object of the study is the economic systems whose functioning is determined by a finite set of possible states. The aim of the study is development of stochastic mathematical models for forecasting and estimating the activity of economic systems based on the use of Markov chains. The method of research is method of Markov processes. In the qualification work the addresses the following tasks: - the nature and main characteristics of Markov random processes; - peculiarities of the study of Markov random processes with discrete and continuous time; - methods of constructing Kolmogorov differential equations; - to build mathematical models on the basis of the performed research for forecasting and evaluation of specific economic processes.
Reports on the topic "Прогнозування часу"
1
Соловйов, Володимир Миколайович, and Д. М. Чабаненко. Прогнозування фінансово-економічних рядів з застосуванням ланцюгів Маркова. Черкаський національний університет імені Богдана Хмельницького, 2014. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1171.
Full textAbstract:
В даній роботі пропонується застосування технології складних ланцюгів Маркова для прогнозування часових рядів світових фондових ринків. Головною відмінністю складних ланцюгів Маркова від простих є урахування післядії або пам’яті. Метод передбачає прогнозування ряду за ієрархією інтервалів дискретизації часу та послідовного „склеювання” результатів прогнозів на різних частотних рівнях у один вихідний ряд прогнозу. Даний підхід дозволяє найбільш повно використати фрактальні властивості часового ряду. Наведено результати прогнозування індексів світових фондових ринків.
2
Соловйов, Володимир Миколайович, and Володимир Михайлович Сапцін. Проблеми опису, інтерпретації та прогнозування соціально-економічних систем. ФОП Александрова К. М., ВД «ІНЖЕК», April 2012. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1195.
Full textAbstract:
Складні системи в сучасному розумінні – це проблемні з погляду формалізації нелінійні системи, в динаміці яких спостерігаються синергетичні явища, мають місце нестійкості і слабка передбачуваність, істотну роль грає післядія та пов’язана з нею довготривала пам’ять. До таких систем відносяться соціально-економічні системи, що концентровано відображають верхні рівні функціонування інтегрованої складно організованої матерії. В силу історичних причин, а також завдяки бурхливому розвитку інформаційних технологій, основною мовою кількісного опису таких систем є мова математики, серед ключових понять якої є поняття числа. абсолютизація цього поняття при реальних вимірюваннях реальних геометричних, фізичних та (за аналогією з фундаментальними науками) соціально-економічних величин призвела до необхідності введення похибки (невизначеності та зв’язаного з нею ризику [1]). Ці похибки зв’язані з недосконалістю інструментарію і процедури вимірювання, а також з наявністю екзогенних факторів. але, в принципі, вважається, що існують точні значення цих величин. Наскільки в дійсності виправдана ця гіпотеза? Елементарний аналіз показує, що така гіпотеза хоча і має право на існування, в загальному випадку не може претендувати на роль фундаментальної філософської концепції у тому числі і при аналізі соціально-економічних процесів [2]. Дійсно, навіть у випадках найбільш детально вивчених фізичних процесів реально не існує величин, які б не змінювались у часі, вимірювання б яких не займало певного скінченого часу та не змінювало би стану системи.
3
Ганчук, А., В. Сапцін, and Володимир Миколайович Соловйов. Застосування складних ланцюгів Маркова для прогнозування післякризової динаміки світового фондового ринку. Видавництво ЛНУ ім. І. Франка, 2011. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1191.
Full textAbstract:
Пропонується застосування технології складних ланцюгів Маркова для прогнозування часових рядів світових фондових ринків у період другої хвилі глобальної фінансової кризи. Головною відмінністю складних ланцюгів Маркова від простих є урахування післядії або пам’яті. Технологія передбачає прогнозування ряду за ієрархією інтервалів дискретизації часу та послідовного „склеювання” результатів прогнозів на різних частотних рівнях у один вихідний ряд прогнозу. Даний підхід дозволяє найбільш повно використати фрактальні властивості часового ряду. Наведено результати прогнозування після кризової динаміки індексів світових фондових ринків.
4
Лега, Ю. Г., В. В. Мельник, and Володимир Миколайович Соловйов. Ланцюги Маркова у прогнозуванні рядів динаміки. Таврійський державний агротехнологічний університет, 2010. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1142.
Full textAbstract:
В даній роботі запропонована технологія прогнозування часових рядів на основі складних ланцюгів Маркова. Суттєвою відмінністю складних ланцюгів Маркова від простих є урахування післядії або пам’яті. Складний ланцюг Маркова може бути зведений до простого за допомогою введення поняття „узагальнений стан” як кортеж послідовних станів. Пропонується проводити прогнозування вхідного ряду за ієрархією інтервалів дискретизації часу та подальшого послідовного „склеювання” результатів прогнозів на різних частотних рівнях у один вихідний ряд прогнозу. Даний підхід дозволяє якомога повніше використати інформацію, яка міститься в часовому ряді і отримати найбільш адекватний прогноз. Проведена експериментальна робота з прогнозування рядів фондових, валютних та товарних ринків.
5
Соловйов, В. М. Мультиплексні мережі у моделюванні соціально-економічних систем. ЧДТУ, May 2016. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1285.
Full textAbstract:
Проаналізовано сучасні підходи до моделювання соціально-економічних систем. Показано, що мережна парадигма складності є тим підґрунтям, на якому можна будувати прогностичні моделі складних систем. Розглянуто три підходи для перетворення часового ряду або сукупності часових рядів у окрему мережу, або у систему зв'язаних мереж - мультиплексну мережу: рекурентний, кореляційний та метод графу видимості. Для отриманих мереж розраховані динамічні спектральні і топологічні міри складності. На прикладі щоденних значень світових фондового індексів встановлено, що більшість з розрахованих мір складності поводять себе характерним чином у періоди часу, що характеризують різні фази поведінки і стани фондового ринку. Цей факт пропонується використовувати для моніторингу та прогнозування критичних та кризових явищ у складних соціально-економічних системах.
6
Соловйов, Володимир Миколайович. Мережні міри складності соціально-економічних систем. ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 2015. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1158.
Full textAbstract:
З позицій міждисциплінарних теорій самоорганізації та синергетики проаналізовано сучасні підходи до моделювання соціально-економічних систем. Показано, що мережна парадигма складності є тим підґрунтям, на якому можна будувати прогностичні моделі складних систем. Розглянуто три підходи для перетворення часового ряду або сукупності часових рядів у мережу: рекурентний, кореляційний та метод графу видимості. Для отриманих мереж розраховані динамічні спектральні і топологічні міри складності. На прикладі щоденних значень фондового індексу S&P 500 за період 1984-2016рр. показано, що більшість з розрахованих мір складності поводять себе характерним чином у періоди часу, що характеризують різні фази поведінки і стани фондового ринку. Цей факт пропонується використовувати для моніторингу та прогнозування критичних та кризових явищ у складних соціально-економічних системах.
7
Завізєна, Наталія Станіславівна, Наталя Володимирівна Моісеєнко, and Сергій Олексійович Семеріков. Глобальне прогнозування: біосферний аспект. Криворізький державний педагогічний інститут, 1997. http://dx.doi.org/10.31812/0564/681.
Full textAbstract:
Кінець XX сторіччя характеризується прискореним розвитком науково-технічного прогресу, ростом соціальної напруги, різким демографічним вибухом, погіршенням стану навколишнього середовища. Дійсно, наша планета ніколи раніше не піддавалась таким фізичним та політичним навантаженням, які вона зазнає у наш час - людина ніколи раніше не брала з природи стільки данини і не опинялась настільки уразливою перед міццю, яку сама ж створила. Яким буде людство через 100 років? Чи зможе людина своїм розумом та волею врятувати себе саму та нашу планету від навислих над нею загроз?
8
Пермякова, О. С., and Сергій Олексійович Семеріков. Застосування нейронних мереж у задачах прогнозування. Видавничий центр КТУ, November 2008. http://dx.doi.org/10.31812/0564/923.
Full textAbstract:
Нейронна мережа – це набір нейронів, певним чином зв’язаних між собою. Тришаровий перцептрон – нейромережа, яка досить проста за структурою й у той же час широко використається для розв’язання прикладних завдань.
9
Соловйов, В. М. Використання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищ. КНЕУ, 2016. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1254.
Full textAbstract:
У якості баз даних обирались часові ряди щоденних значень індексів фондових ринків за період часу, який містив помітні зміни індексів, які прийнято ідентифікувати як кризові явища. Розрахунки проводились у такий спосіб. Обирався часовий проміжок (вікно), наприклад, два роки (приблизно 500 торгівельних днів), для нього будувались відповідні графи та розраховувались їх спектральні, топологічні та мультиплексні властивості. Далі вікно зміщувалось з кроком, наприклад, одна неділя (5 торгівельних днів) і процедура повторювалась до вичерпання часових рядів. Показано, що у деяких випадках мережні та мультимережні міри можуть слугувати індикаторами-передвісниками кризових явищ.