Математична модель раннього прогнозування розміру програмних систем під управлінням платформи WordPress та програма для її реалізації

Abstract

Проценко Віталій Сергійович Математична модель раннього прогнозування розміру програмних систем під управлінням платформи WordPress та програма для її реалізації Кваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 124 - «Системний аналіз». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова. Миколаїв, 2025 р. Обсяг роботи: 83 стор., 9 табл., 9 рис., 19 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми роботи: полягає в тому, що раннє прогнозування розміру майбутнього проєкту є актуальною задачею, виходячи з поширеності цієї системи керування вмістом. Мета та завдання дослідження. Метою роботи є підвищення достовірності раннього прогнозування розміру програмних систем, створених під управлінням платформи WordPress мовою програмування PHP. Завдання: проаналізувати існуючі моделі раннього прогнозування розміру програмних систем, зокрема під платформу WordPress; обґрунтувати необхідність побудови математичної моделі для раннього прогнозування розміру програмних систем для WordPress; побудувати нелінійну регресійну модель прогнозування розміру програмних систем для WordPress із використанням нормалізуючого перетворення; розробити програму, що реалізує побудовану модель для практичного застосування при оцінюванні розміру програмних систем. Об'єктом дослідження є процес раннього прогнозування розміру програмних систем, створених під управлінням платформи WordPress. Предметом дослідження є нелінійна регресійна модель раннього прогнозування розміру програмних систем створених під управлінням платформи WordPress. Методи дослідження: математичного моделювання, теорії ймовірності, математичної статистики та регресійного аналізу, об`єктно-орієнтованого програмування. Наукова новизна одержаних результатів полягає в удосконаленні математичної моделі раннього прогнозування розміру програмних систем під управлінням платформи Wordpress шляхом побудови нелінійної регресійної моделі з нормалізуючим перетворенням у вигляді десяткового логарифму. Це забезпечує підвищення достовірності раннього прогнозування розміру у порівнянні з існуючими моделями. Практичне значення одержаних результатів. Розроблено програму, яка реалізує побудовану математичну модель раннього прогнозування розміру програмних систем під управлінням платформи WordPress.