Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку NextJS, та розробка програми для її реалізації

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПриходько С. Б.
dc.contributor.authorГрицань Валерій Юрійович
dc.contributor.authorHrytsan Valeriy Yuriyovych
dc.date.accessioned2025-01-27T11:10:15Z
dc.date.available2025-01-27T11:10:15Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionГрицань, В. Ю. Нелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку NextJS, та розробка програми для її реалізації = A nonlinear regression model for estimating the size of server applications developed using the Next.js framework and creating a software tool for its implementation : магістерська робота ; спец. 121 ''Інженерія програмного забезпечення'' / В. Ю. Грицань ; наук. кер. С. Б. Приходько. – Миколаїв : НУК, 2024. – 86 с.
dc.description.abstractКваліфікаційна робота на здобуття освітнього рівня магістра зі спеціальності 121 – «Інженерія програмного забезпечення». Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова, Миколаїв, 2024 р. Обсяг роботи: 85 стор., 7 табл., 7 рис., 23 використаних джерел, 5 додатків. Актуальність теми: Зумовлена необхідністю точнішого оцінювання розміру (в тисячах рядків коду) веб-застосунків на основі фреймворку Next.js, оскільки моделі для подібних оцінок у цьому середовищі досі не були сформовані. Мета дослідження: Підвищення точності прогнозування розміру (в тисячах рядків коду) веб-застосунків, що розробляються з використанням Next.js, шляхом застосування нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження: Процес оцінювання розміру (в тисячах рядків коду) вебзастосунків, створених із застосуванням Next.js. Предмет дослідження: Нелінійні регресійні моделі для оцінювання розміру (в тисячах рядків коду) веб-застосунків на основі Next.js. Методи дослідження: Використано методи математичної статистики, теорії ймовірностей, а також методи лінійного й нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна: Удосконалено нелінійну регресійну модель для оцінки розміру (в тисячах рядків коду) веб-застосунків на фреймворку Next.js. Використання нормалізації на основі десяткового логарифму дозволяє підвищити точність оцінювання порівняно з існуючими моделями для інших технологій, таких, як Java. Нова модель показала кращі результати за критеріями 𝑅², MMRЕ і PRED (0.25). Практичне значення: Створено програмний інструмент для оцінки розміру (в тисячах рядків коду) веб-застосунків Next.js, написаний мовою Python. Ця програма може бути корисною на ранніх етапах проєктування програмного забезпечення. Апробація результатів: Основні положення та результати роботи доповідалися та обговорювалися на VI Всеукраїнській науково-практичній конференції «Сучасні інформаційні технології в освіті і науці» («УМАНСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ПЕДАГОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ ІМЕНІ ПАВЛА ТИЧИНИ», м. Умань, 14–15 листопада 2024 р.). Публікації: Основні положення й результати кваліфікаційної роботи опубліковано у 1 науковій праці – тезах конференції.
dc.description.abstract1Qualification work for obtaining a master's degree in the specialty 121 – "Software Engineering". Admiral Makarov National University of Shipbuilding, Mykolaiv, 2024 Volume 85 p., 7 tables, 7 figures, 23 references, 5 appendices: Topic Relevance: Due to the need for a more accurate estimation of the size of server applications based on the Next.js framework, since models for such estimates in this environment have not yet been formed. Research goal: To improve the accuracy of predicting the size of server applications developed using Next.js by applying a nonlinear regression model. Object of research: The process of estimating the size of server applications created using Next.js. Subject of research: Nonlinear regression models for estimating the size of server applications based on Next.js. Research methods: Methods of mathematical statistics, probability theory, as well as methods of linear and nonlinear regression analysis are used. Scientific contribution: Improved nonlinear regression model for estimating the size of applications on the Next.js framework. The use of logarithm-based normalization allows for improved estimation accuracy compared to existing models for other technologies, such as Java. The new model showed better results according to the criteria R², MMRE and PRED (0.25). Practical significance: A software tool for estimating the size of Next.js server applications, written in Python, has been created. This program can be useful in the early stages of software design. Approbation of results: Approbation of the thesis results: The main provisions and results of the work were reported and discussed at the VI All-Ukrainian Scientific and Practical Conference "Modern Information Technologies in Education and Science" ("Uman State Pedagogical University named after Pavla Tychyna", Uman, November 14–15, 2024). Publications: The main provisions and results of the qualification work were published in 1 scientific paper – conference abstracts.
dc.description.provenanceSubmitted by Антон Крамаренко (kramarenko4717@gmail.com) on 2025-01-21T14:19:12Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Hrytsan_magister.pdf: 1741232 bytes, checksum: 80bac04d172bb9bce92156d0750d17b6 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-27T11:05:56Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-27T11:09:42Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-01-27T11:10:15Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-01-27T11:10:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hrytsan_magister.pdf: 1741232 bytes, checksum: 80bac04d172bb9bce92156d0750d17b6 (MD5) Previous issue date: 2024en
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/9670
dc.language.isouk
dc.publisherНУК
dc.subjectоцінка обсягу коду
dc.subjectвеб-застосунки
dc.subjectнелінійна регресійна модель
dc.subjectфреймворк Next.js
dc.subject121 ''Інженерія програмного забезпечення''
dc.subjectcode volume estimation
dc.subjectweb applications
dc.subjectnonlinear regression model
dc.subjectframework
dc.subjectNext.js
dc.titleНелінійна регресійна модель для оцінювання розміру веб-застосунків, що створюються з використанням фреймворку NextJS, та розробка програми для її реалізації
dc.title.alternativeA nonlinear regression model for estimating the size of server applications developed using the Next.js framework and creating a software tool for its implementation
dc.typeMasterThesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Hrytsan_magister.pdf
Розмір:
1.66 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗАС)
121 "Інженерія програмного забезпечення"