Добірка наукової літератури з теми "004.942:519.216.3"

While facing different tasks in space, the necessity to create a reliable way of navigation in space is required. The model is developed to analyze the availability of the navigation satellites in space
National Aviation University

Магістерська дисертація: 89 с., 21 рис., 22 табл., 19 джерел. В роботі розглядаються питання дослідження нелінійних нестаціонарних процесів в економіці та фінансах, які представлені статистичними даними. Детально розглянута задача визначення нелінійності та нестаціонарності досліджуваного процесу. Також розглянута задача заповнення пропусків у статистичних даних. Представлена та застосована методика побудови нелінійних нестаціонарних процесів. Об’єкт дослідження: статистичні дані стосовно розвитку вибраних фінансово-економічних процесів. Предмет дослідження: методика побудови моделей нестаціонарних процесів, методи дослідження пропусків даних, регресійні моделі, статистичні характеристики адекватності моделей і оцінок прогнозів. Методи дослідження: статистичний аналіз даних, методи заповнення пропусків даних, регресійний аналіз, мережі Байєса, фільтр Калмана. Мета дослідження: реалізація методики побудови моделей нестаціонарних процесів. Розроблена та застосована методика побудови моделей нестаціонарних процесів. Проведений аналіз впливу пропусків даних та застосування методів згладжування на статистичні характеристики моделей даних/.
The theme: Probabilistic and Statistical Models of Nonstationary Processes in Economy and Finances. Master thesis: 89 p., 21 fig., 22 tabl., 1 appendixes, 19 ref. In this work the problem of building non-linear nonstationary processes models and. Introduced appropriate methodology for building models of non-linear nonstationary processes. An important task of imputation of missing values in statistical data was considered. Their influence was analyzed on statistical characteristics of the data model. Object of the research: statistical data about developing of chosen macro- economic processes. Subject of the research: nonlinear processes models building methodology, detecting methods of missing values, statistical characteristics of model adequacy and forecasting evaluations. The methods of the research are as follows: modeling and forecasting theory, regression analysis, statistical analysis, methods of imputation of missing values. Target of research: implementation of methodology for building models of non-linear nonstationary processes, analysis of influence of missing values on model adequacy of dynamical processes. Developed methodology of the time series models building was used for building of model of nonlinear processes. Analysis of missing values was conducted to define their influence on statistical characteristics of model.

Мета дипломної роботи магістра полягає у дослідженні методів і засобів прогнозування трафіку у комп’ютерних мережах засобами машинного навчання. У роботі запропоновано застосування моделей ARMA та АРІМА для прогнозування часових рядів при аналізі трафіку локальних комп’ютерних мереж, коли трафік передачі та приймання пакетів є однорідним і взаємодія між вузлами мережі приблизно рівномірна. Спроектовано архітектури глибоких нейронних мереж, вхідний шар яких містить 7 нейронів, кількість проміжних шарів становить 4 рівні, вихідний шар містить один нейрон, що дало змогу практично в реальному часі забезпечити високу точність прогнозування (97%) трафіку для інтернет-сервіс провайдерів на інтервал 1 год вперед. На основі технології контейнеризації та інструментів Docker створено контейнер з необхідною інфраструктурою для використання реалізованої моделі нейронної мережі сторонніми програмними сервісами, що дало змогу забезпечити її кросплатформність і гнучкість застосування.
The purpose of the master's thesis is to study the methods and means of forecasting traffic in computer networks by machine learning. The paper proposes the use of ARMA and ARIMA models for time series prediction in the analysis of local computer network traffic, when the packet transmission and reception traffic is homogeneous and the interaction between network nodes is approximately uniform. Architectures of deep neural networks are designed, the input layer of which contains 7 neurons, the number of intermediate layers is 4 levels, the output layer contains one neuron, which allowed to provide high real-time prediction (97%) of traffic for Internet service providers at interval 1 year ahead. Based on the containerization technology and Docker tools, a container with the necessary infrastructure for the use of the implemented neural network model by third-party software services was created, which allowed to ensure its cross-platform and flexibility of application.
Вступ. 1. Аналіз сучасних досліджень у сфері у галузі прогнозування трафіку комп’ютерних мереж. 2. Побудова моделі та розробка алгоритму прогнозування трафіку у комп’ютерних мережах. 3. Реалізація запропонованих моделей та методу прогнозування трафіку у комп’ютер- них мережах. 4. Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях. Висновки

Магістерська дисертація: 118с., 44 рис., 36 табл., 1 додаток, 18 джерел. Дана робота присвячена вивченню методів прогнозування та методик побудови моделей нелінійних нестаціонарниї процесів, а саме методу рекурентних нейронних мереж та застосування його на статистичних наборах фінансових даних. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси, подані у вигляді статистичних даних стосовно ціноутворення акцій великих світових технологічних компаній. Предметом дослідження є ймовірнісно-статистичні та методи інтелектуального аналізу даних для моделювання і прогнозування розвитку нелінійних нестаціонарних процесів, множини критеріїв для аналізу адекватності моделей та оцінювання якості прогнозів. Метою магістерської роботи є вивчення основних засад побудови моделей та прогнозування з використанням нейронної мережі LSTM, а також розробка програмного продукту для отримання практичних результатів та порівняння роботи алгоритму на різних наборах фінансових даних.
The master thesis consist of 118 pages, 44 images, 36 tables , 1 appendice, 18 sources. The theme: «Decision support system for forecasting nonlinear non- stationary processes in finance». This work is devoted to the study of forecasting methods and methods of constructing models of nonlinear non-stationary processes, the recurrent neural networks and its application on statistical data sets of financial data. The object of the work is nonlinear non-stationary processes, presented in the form of statistical data on the pricing of shares of major global technology companies. The subject of research is probabilistic-statistical and data mining methods for modeling and forecasting the development of nonlinear non-stationary processes, sets of criteria for analyzing the adequacy of models and assessing the quality of forecasts. The purpose of the thesis is to study the main principles of models construction and forecasting using the neural network LSTM, as well as the development of a software product for obtaining practical results and comparing the operation of the algorithm on different sets of financial data.

Магістерська дисертація: 111 с., 19 рис., 30 табл., 2 додатки, 27 джерел. Об’єкт дослідження – прогнозування сучасних військових конфліктів за допомогою імовірнісно-статистичних методів. Мета роботи – розробка та дослідження інтелектуальної системи прогнозування потенціального виникнення військового конфлікту у країнах світу , що дає можливість підготуватися до такої ситуації і, в деяких випадках, попередити її. В роботі розглянуто і проаналізовано прогнозування виникнення сучасних військових (збройних) конфліктів, проаналізовані методи та алгоритми побудови байєсівських та нейронних мереж, їх використання у різноманітних галузях військового моделювання. Розроблено систему побудови прогнозу виникнення військового конфлікту у країні на основі використання методів побудови байєсівських та нейронних мереж. Система побудови пронозу реалізована за допомогою мови програмування Java (Spring), JavaScript (Angular 2). Точність та правильність роботи системи показують результати наявної політичної ситуації у світі, які ми можемо з вами спостерігати за допомогою засобів масової інформації (ЗМІ). Результати даної роботи рекомендується використовувати для передбачення виникнення військових збройних конфліктів, що допоможе попередити виникнення даного, або ж по можливості зменшити ризик його виникнення.
Theme: “System of forecasting the emergence of armed conflicts via probability statistical methods”. Master’s thesis: 111 p., 19 fig., 30 tab., 2 appendices, 27 sources. The object of study - the prediction of modern military conflicts through bayesian and neural networks. The purpose of the work - research and development of intelligent system of forecasting the potential occurrence of military conflict in the world, which makes it possible to prepare for such situation and, in some cases, prevent it. In this work was reviewed and analyzed next problems: predicting the emergence of modern military (armed) conflict, was analyzed the methods and algorithms of bayesian and neural networks, their use in various fields of military simulation. Also was developed the system of forecasting the emergence of armed conflict in the country using constructing bayesian and neural networks methods. The forecasting system was implemented by using programming languages Java (Spring) and JavaScript (Angular 2). Precision and accuracy of the system shows the results of the political situation in the world which we can observe through the mass media (MSM) The results of this study are recommended for predicting the emergence of armed military conflict that will help prevent them, or as much as possible to reduce the risk of their occurrence.

В дипломному проекті розроблено стенд для лабораторних робіт. В проекті досліджено вбудовані системи та способи віддаленого доступу до обладнання. Обрано оптимальні технічні засоби для реалізації виробництва, зібрано тестову модель.
The diploma project has developed a stand for laboratory work. The project explores the embedded systems and methods for remote access to equipment. The optimal technical means for realization of production were selected, the test model was collected.
В дипломном проекте разработан стенд для лабораторных работ. В проекте исследованы встроенные системы и способы удаленного доступа к оборудованию. Избраны оптимальные технические средства для реализации производства, собрано тестовую модель.

Об’єктом розробки є автоматизована система управління сайтом університету. Мета розробки — створити незалежну систему, яка поєднує у собі зрозумілий та сучасний сайт та багатофункціональну адміністративну панель. У дипломному проекті розглядається існуючі рішення та принципи побудови архітектури веб застосунків. Результатом проекту є застосунок, який реалізований на мові програмування PHP разом з фреймворком – Zend.
The object of development includes university automated website system. The chief purpose is to develop an intelligent system that combines clear and modern website, also multifunction administrative interface. In graduation diploma project reviews existing solution and web application architecture rules. The result of the project is an application which implemented using PHP programming language in common Zend framework.
Объектом разработки является автоматизированная система управления сайтом университета. Цель разработки - создать независимую систему, которая сочетает в себе понятный и современный сайт и многофункциональную административную панель. В дипломном проекте рассматривается существующие решения и принципы построения архитектуры веб приложений. Результатом проекта является приложение, реализованное на языке программирования PHP вместе с фреймворком - Zend.

Метою дисертації є розробка програмної системи моделювання температурного режиму приміщення на основі black box моделі. Програмний продукт створено як систему з відкритим кодом, що забезпечує дослідникам та інженерам зручність у використанні. Веб-сервіс орієнтовано на роботу в ТОВ "ИТ-ТРАНЗИТ" для моделювання теплових процесів.
The purpose of the dissertation is to develop a software system for modeling the temperature regime of the premises based on the black box model. The software product is created as an open source system that provides ease of use for researchers and engineers. Web service is focused on work at IT-TRANSIT LTD for thermal process simulation.
Целью диссертации является разработка программной системы моделирования температурного режима помещения на основе black box модели. Программный продукт создан как система с открытым кодом, обеспечивающая исследователям и инженерам удобство в использовании. Веб-сервис ориентирован на работу в ООО "ИТ-ТРАНЗИТ" для моделирования тепловых процессов.