Search academic texts

Information × Registration Number 2121U008765, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title SYNTHESIS TRENDS OF FORECASTING USING INDUCTIVE MODELING METHODS popup.author Skakalina E.Skakalina E. popup.publication 03-09-2021 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2400 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Сучасний розвиток обчислювальної техніки і можливість реалізації обчислень в паралельному режимі дозволяють вирішувати все більш масштабні завдання чисельного моделювання. Розвиток багатопроцесорний обчислювальної техніки та паралельних обчислень робить актуальним вирішення задач оптимізаційного аналізу. Оптимізаційний аналіз заснований на масовому рішенні зворотних задач при змінюються в певних діапазонах визначальних параметрах розглянутого класу задач. Так, все більш затребуваними стають розрахунки не тільки прямих завдань, де потрібна моделювати явище при відомих вихідних даних, але і розрахунки зворотних задач, де необхідно визначити за яких визначальних параметрах виникає те чи інше явище. Така постановка вимагає багаторазового розв'язання прямих задач і рішення задачі оптимізаційного аналізу та побудови прогнозуючих трендів.. В роботі розглядаються проблеми Data Mining багатовимірних обсягів числової інформації, заданих у вигляді багатовимірних масивів. Множини багатовимірних параметричних даних в роботі розглядаються, як чисельні рішення зада чі оптимізації. Побудова прогнозуючих трендів реалізується на базі методу групового урахування аргументів як напрямку індукційного моделювання. Реалізована методологія візуалізації результатів обчислення параметричних функцій. Описана схема Data Mining із застосуванням методів візуалізації засобами програмного середовищя Matlab popup.nrat_date 2026-04-19 Close