ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ВИРОБНИЦТВА СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ПРОДУКЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ

Проста сторінка матеріалу
dc.contributor.author Концеба, Сергій Михайович
dc.contributor.author Ліщук, Роман Ігорович
dc.contributor.author Скуртол, Світлана Дмитрівна
dc.contributor.author Родащук, Галина Юріївна
dc.contributor.author Васильченко, Іван Петрович
dc.date.accessioned 2021-10-29T08:05:47Z
dc.date.available 2021-10-29T08:05:47Z
dc.date.issued 2021
dc.description In this article, the future values of indicators were forecasted for production of grains and legumes on farms in Cherkasy region based on the time series expressed in physical units. Time series analysis as one of the data mining techniques was used during the research in order to make a forecast of production using the data (based on the model of dynamic series) from past years to predict the future production volumes. This method contains the following steps: a graphical analysis (allows you to choose the model equation in the best way), separation and analysis of deterministic components of the series, smoothing and filtering of time series, study of random components, construction and testing for the adequacy of the time series model, forecasting the behavior of the time series based on the conducted research. uk_UA
dc.description.abstract Спрогнозовано майбутні значення показників виробництва зерно- вих і зернобобових культур у сільськогосподарських підприємствах Черкась- кої області на основі часових рядів динаміки, рівні яких виражено в натураль- них одиницях вимірювання. Під час дослідження використано одну з методик інтелектуального аналізу даних — аналіз часових рядів, що дозволяє на основі моделі ряду динаміки, побудованої на базі фактичних значень попередніх по- казників минулих років, спрогнозувати виробництво на наступні роки. Мето- дика містить такі етапи: графічний аналіз (для підбору відповідного рівняння моделі), виділення і аналіз детермінованих складових ряду, згладжування і фі- льтрація часового ряду, дослідження випадкової компоненти, побудова і пере- вірка на адекватність моделі часового ряду, прогнозування поведінки часового ряду на підставі проведених досліджень. uk_UA
dc.identifier.citation Концеба С.М., Ліщук Р.І., Родащук Г.Ю., Скуртол С.Д., Васильченко І.П. Прогнозування обсягів виробництва сільськогосподарської продукції за допомогою методів інтелектуального аналізу даних. Системні дослідження та інформаційні технології. К.: 2021. №1. С. 87-97. uk_UA
dc.identifier.uri http://lib.udau.edu.ua/handle/123456789/8670
dc.language.iso uk_UA uk_UA
dc.publisher Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» uk_UA
dc.subject інтелектуальний аналіз даних uk_UA
dc.subject часовий ряд uk_UA
dc.subject прогнозування uk_UA
dc.subject тренд uk_UA
dc.subject сільськогосподарське підприємство uk_UA
dc.subject модель uk_UA
dc.title ПРОГНОЗУВАННЯ ОБСЯГІВ ВИРОБНИЦТВА СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКОЇ ПРОДУКЦІЇ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ uk_UA
dc.title.alternative FORECASTING OF AGRICULTURAL PRODUCTION VOLUMES USING METHODS OF DATA MINING uk_UA
dc.type Стаття uk_UA
Файли
Вихідний пакет
Зараз показується 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Ім'я:
GMB_Kotseba_N1_2021.pdf
Розмір:
277.72 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Набір ліцензій
Зараз показується 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Ім'я:
license.txt
Розмір:
13.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Колекції
Кафедра інформаційних технологій