Search academic texts

Information × Registration Number 2124U001795, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Халімончук Ростислав Анатолійович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69043 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 97 с., 29 рис., 9 табл., 2 дод., 28 джерел. Темою роботи є використання моделей та методів машинного навчання в сфері прогнозування погоди. Об’єктом дослідження є архів даних про погоду(температура, атмосферний тиск, швидкість вітру, вологість) Києва у періоді з 1 квітня 2021 року по 31 серпня 2021 року. Предметом дослідження є застосування лінійної регресії (ЛР) та мережі з довготривалою короткочасною пам’яттю (LSTM) для прогнозування погоди. Мета цієї дипломної роботи: - побудувати лінійну регресію та нейрону мережу для короткострокового прогнозування погоди на найближчі години; - визначити критерії, за якими можна оцінити адекватність цих моделей, і здійснити необхідні розрахунки для оцінки точності прогнозів; - проаналізувати і порівняти результати прогнозів моделей і зробити висновки з отриманих даних. Актуальність роботи пов’язана з збільшенням попиту на цю сферу прогнозування та швидким розвитком машинного навчання. У ході дослідження використовувалась мова програмування Python для побудови моделей прогнозування погоди, зокрема лінійної регресії та нейромережі довгої короткочасної пам'яті. Ці моделі були натреновані для порівняння результатів прогнозу. popup.nrat_date 2025-01-29 Close