Search academic texts

Information × Registration Number 2120U008431, Article popup.category Бакалаврська робота Title Прогнозування часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж LSTM (AI translated) popup.author Безбах Володимир ПавловичBezbakh Volodymyr Pavlovych popup.publication 01-06-2020 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37043 popup.publisher Київ Description До бакалаврської дипломної роботи Безбаха Володимира Павловича на тему: «Прогнозування часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж LSTM» Дана робота присвячена аналізу і дослідженню роботи нейронних мереж з довгою короткостроковою пам’яттю на прикладі задачі прогнозування часових рядів. Метою роботи є побудова моделі нейронної мережі з довгою короткостроковою пам’яттю для прогнозування часових рядів, оцінка роботи моделі за допомогою статистичних показників. Об’єктом дослідження є часові ряди, модулі нейронних мереж, нейронні мережі з довгою короткостроковою пам’яттю. To the bachelor's thesis of Bezbakh Volodymyr on the topic: "Forecasting time series using recurrent neural networks LSTM". This paper is devoted to the analysis and study of neural networks with long short-term memory on the example of the problem of time series prediction. The aim of the work is to build a model of a neural network with long short-term memory for forecasting time series, evaluation of the model using statistical indicators. The object of research is time series, modules of neural networks, neural networks with long short-term memory. popup.nrat_date 2025-11-05 Close