Дослідження та аналіз часових рядів на прикладі прогнозування погоди з використанням штучних нейронних мереж

Abstract

У кваліфікаційній роботі досліджено методи аналізу та прогнозування часових рядів на прикладі метеорологічних даних із використанням методів машинного навчання та штучних нейронних мереж. Розглянуто основні властивості часових рядів, зокрема трендові та сезонні компоненти, а також виконано порівняльний аналіз класичних статистичних і нейромережевих методів прогнозування. Обґрунтовано доцільність застосування штучних нейронних мереж для моделювання складних нелінійних залежностей у даних. У межах роботи розроблено нейромережеву модель прогнозування та реалізовано програмний застосунок, який забезпечує завантаження й попередню обробку метеорологічних даних, навчання нейронної мережі, формування прогнозу та візуалізацію результатів. Проведено експериментальні дослідження, за результатами яких підтверджено адекватність запропонованого підходу та достатню точність прогнозування. Отримані результати мають практичну цінність і можуть бути використані для подальшого розвитку інтелектуальних систем прогнозування часових рядів.