Дослідження методів прогнозування посадок мікрозелені на основі часових рядів - Куйбар В`ячеслав Володимирович; Kuibar Viacheslav (My University, 2025)
Дана кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів прогнозування необхідних обсягів посадок мікрозелені на основі аналізу часових рядів. Вирощування мікрозелені є динамічною та перспективною галуззю агробізнесу, однак через відсутність усталених інструментів планування виробники часто стикаються з наслідками неточного прогнозу попиту – перевиробництвом або дефіцитом продукції, що призводить до економічних втрат. Мета роботи полягає у дослідженні ефективності методу часових рядів для прогнозування оптимальної кількості посадок з урахуванням сезонних коливань попиту. Для її досягнення визначені завдання з аналізу предметної області, підготовки емпіричних даних, побудови та порівняння прогнозних моделей, а також аналізу отриманих результатів на практичних даних фермерського господарства. Результати дослідження демонструють потенціал застосування методів аналізу часових рядів (таких як SARIMA, Prophet, машинне навчання) для підвищення точності планування у цій галузі. Практична значущість роботи полягає у можливості зниження операційних ризиків та підвищення економічної ефективності господарств за рахунок оптимізації обсягів виробництва на основі даних. Кваліфікаційна робота викладена на 73 сторінках машинописного тексту та містить: 9 рисунків, 4 додатків, список використаних джерел з 14 найменувань.
Research on methods for predicting microgreen plantings based on time series
Куйбар, В. В. Дослідження методів прогнозування посадок мікрозелені на основі часових рядів = Research on methods for predicting microgreen plantings based on time series : магістерська робота ; спец. 122 "Комп'ютерні науки" / В. В. Куйбар ; наук. кер. Ю. О. Казимиренко. – Миколаїв : НУК, 2025. – 115 с.
Keywords: прогнозування посадок; часові ряди; аналіз даних; машинне навчання; оптимізація виробництва; 122 "Комп'ютерні науки"; planting forecasting; time series; agribusiness; data analysis; machine learning; production optimization