Добірка наукової літератури з теми "Прогнозування часу"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Прогнозування часу".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Статті в журналах з теми "Прогнозування часу"
Korniyenko, Svitlana, Ihor Korniyenko, Volodymyr Dmytriiev, Anatolii Pavlenko та Oleh Skyba. "ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ КОРЕЛЯЦІЙНОГО АНАЛІЗУ ДО ПРОБЛЕМИ ПРОГНОЗУВАННЯ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ВИПРОБУВАНЬ ОЗБРОЄННЯ ТА ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, № 3(21) (2020): 185–97. http://dx.doi.org/10.25140/2411-5363-2020-3(21)-185-197.
Повний текст джерелаІванов, С. М. "МЕТОД ПРОГНОЗУВАННЯ В ЕПОХІ - ПРОМИСЛОВОСТІ 4.0". Visnik Zaporiz'kogo nacional'nogo universitetu. Ekonomicni nauki, № 2 (50) (12 серпня 2021): 127–33. http://dx.doi.org/10.26661/2414-0287-2021-2-50-24.
Повний текст джерелаIvanets, H., M. Ivanets, I. Tolkunov та 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, № 67 (1 квітня 2022): 111–20. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2022.1.111.
Повний текст джерелаKarpa, D. М., I. H. Tsmots та Yu V. Opotiak. "Нейромережеві засоби прогнозування споживання енергоресурсів". Scientific Bulletin of UNFU 28, № 5 (31 травня 2018): 140–46. http://dx.doi.org/10.15421/40280529.
Повний текст джерелаSushyi, Olena. "Прогностичний потенціал соціально-психологічних досліджень: від теорії до практики". Scientific Studios on Social and Political Psychology, № 47(50) (3 липня 2021): 19–31. http://dx.doi.org/10.33120/ssj.vi47(50).209.
Повний текст джерелаБерезюк, Віктор, Максим Токарчук, Вадим Бойко та 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, № 1 (12 вересня 2021): 20–38. http://dx.doi.org/10.32453/3.v84i1.801.
Повний текст джерелаДівіцький, А. С., Л. В. Боровик, С. В. Сальник та В. Д. Голь. "Аналіз методів прогнозування змін маршрутів передачі даних в бездротових самоорганізованих мережах". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 1(63), (7 квітня 2020): 60–67. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.63.08.
Повний текст джерелаСоловйов, С. О., І. В. Дзюблик та О. П. Мінцер. "ПРОГНОСТИЧНА МОДЕЛЬ ЕПІДЕМІЧНОГО ПРОЦЕСУ КОРОНАВІРУСНОЇ ІНФЕКЦІЇ COVID-19 В УКРАЇНІ". Medical Informatics and Engineering, № 2 (13 липня 2020): 70–78. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2020.2.11176.
Повний текст джерелаФедько, В. В. "Дослідження ефективності застосування технології Machine Learning Services в задачах прогнозування". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(68) (21 квітня 2021): 116–21. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.15.
Повний текст джерелаБілецька, Н. В., Л. В. Транченко, О. М. Транченко та 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, № 62 (4 січня 2021): 22–31. http://dx.doi.org/10.36477/2522-1205-2021-62-03.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Прогнозування часу"
Бредіхін, В. М., та Ю. В. Міщеряков. "Прогнозування часу виконання проекту на початковому етапі пдписання договору про наміри". Thesis, НТМТ, 2014. http://openarchive.nure.ua/handle/document/7150.
Повний текст джерелаТарасюк, В. М., Д. В. Бакалець, В. І. Савуляк, В. М. Тарасюк, Д. В. Бакалец, В. И. Савуляк, V. M. Tarasyuk, D. V. Bakalets та 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.
Повний текст джерелаШтогрин, 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.
Повний текст джерелаThe 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.
Савуляк, В. І., Д. В. Бакалець, С. А. Заболотний, О. Г. Антіпов, В. И. Савуляк, Д. В. Бакалец, С. А. Заболотный та ін. "Прогнозування зони термічного впливу під час ремонтного зварюванням рам автотранспорту". Thesis, ВНТУ, 2015. http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/7060.
Повний текст джерелаВеличко, 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.
Повний текст джерелаMaster`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.
Галак, Олександр Валентинович, А. Д. Козирєв, Я. В. Орлов та 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.
Повний текст джерелаКравченко, Павло Анатолійович. "Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем". Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/3077.
Повний текст джерелаUA : 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.
Кравченко, Павло Анатолійович. "Застосування теорії марковських випадкових процесів до прогнозування стану систем". Магістерська робота, 2020. https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/4877.
Повний текст джерелаUA : 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.
Звіти організацій з теми "Прогнозування часу"
Соловйов, Володимир Миколайович, та 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.
Повний текст джерелаСоловйов, Володимир Миколайович, та Володимир Михайлович Сапцін. Проблеми опису, інтерпретації та прогнозування соціально-економічних систем. ФОП Александрова К. М., ВД «ІНЖЕК», квітень 2012. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1195.
Повний текст джерелаГанчук, А., В. Сапцін та 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.
Повний текст джерелаЛега, Ю. Г., В. В. Мельник та Володимир Миколайович Соловйов. Ланцюги Маркова у прогнозуванні рядів динаміки. Таврійський державний агротехнологічний університет, 2010. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1142.
Повний текст джерелаСоловйов, В. М. Мультиплексні мережі у моделюванні соціально-економічних систем. ЧДТУ, травень 2016. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1285.
Повний текст джерелаСоловйов, Володимир Миколайович. Мережні міри складності соціально-економічних систем. ЧНУ ім. Б. Хмельницького, 2015. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1158.
Повний текст джерелаЗавізєна, Наталія Станіславівна, Наталя Володимирівна Моісеєнко та Сергій Олексійович Семеріков. Глобальне прогнозування: біосферний аспект. Криворізький державний педагогічний інститут, 1997. http://dx.doi.org/10.31812/0564/681.
Повний текст джерелаПермякова, О. С., та Сергій Олексійович Семеріков. Застосування нейронних мереж у задачах прогнозування. Видавничий центр КТУ, листопад 2008. http://dx.doi.org/10.31812/0564/923.
Повний текст джерелаСоловйов, В. М. Використання мережних мір складності у прогнозуванні кризових явищ. КНЕУ, 2016. http://dx.doi.org/10.31812/0564/1254.
Повний текст джерела