Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72301
Название: Модели прогнозирования для аккуратных временных рядов
Авторы: Шлярд, Дарья Владимировна
Научный руководитель: Ботыгин, Игорь Александрович
Ключевые слова: временной ряд; аддитивная модель; прогнозирование; визуализация данных; мультипликативная модель; time series; additive model; forecasting; data visualization; multiplicative model
Дата публикации: 2022
Библиографическое описание: Шлярд Д. В. Модели прогнозирования для аккуратных временных рядов : магистерская диссертация / Д. В. Шлярд ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. И. А. Ботыгин. — Томск, 2022.
Аннотация: В данной работе объектом исследования являются метеорологические данные системы климатического мониторинга. Целью исследования является разработка алгоритмов фильтрации и сглаживания временных рядов, разработка моделей для прогнозирования данных и функциональной структуры системы прогнозной аналитики. В процессе исследования произведена работа с данными о величине снежного покрова и атмосферного давления в городе Оймякон за 2018-2020 года с использованием среды разработки программного обеспечения. В результате исследования разработаны модели прогнозирования, реализована функциональная структура для прогнозной аналитики временных рядов.
In this work, the object of research is the meteorological data of the climate monitoring system. The aim of the research is to develop algorithms for filtering and smoothing time series, to develop models for data forecasting and the functional structure of the predictive analytics system. In the course of the study, work was carried out with data on the amount of snow cover and atmospheric pressure in the city of Oymyakon for 2018-2020 using a software development environment. As a result of the research, forecasting models have been developed, a functional structure for predictive time series analytics has been implemented.
URI: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72301
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1375679.pdf1,34 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.