Прогнозування часових рядів для передбачення погоди

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-414 Стаськівом Максимом Андрійовичем. Тема “Прогнозування часових рядів для передбачення погоди”. Робота направлена на здобуття ступеня бакалавра за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є побудова та оптимізації нейронної мережі для прогнозування однофакторних та багатофакторних часових рядів для передбачення погоди на визначений горизонт часових вимірів, а також розроблення системи для використання побудованої мережі на практиці. Об’єктом дослідження є процес виконання регресійної задачі для прогнозування часових рядів різних погодних параметрів. У результаті виконання дипломної роботи було досліджено статистичні властивості вхідних даних, результати методів машинного навчання для вирішення регресійної задачі, як основу, та спроектовано нейронну мережу для передбачення. Розроблена система аналізує та трансформує отримані часові ряди і якщо ті не випадкові, робить прогнозування на оптимальний горизонт. Дану систему можна використовувати на практиці для передбачення погоди в межах одного населеного пункту. The bachelor's degree work of the student of the group KN-414 Staskiv Maksym Andriovych. The topic is "Timeseries forecasting for weather prediction". The work aims to obtain a bachelor's degree in 122 "Computer Science". The purpose of this work is to build and optimize a neural network for predicting univariate and multivariate time series for predicting the weather for a certain time horizon, as well as developing a system for using the constructed network in practice. The object of the research is the process of solving a regression problem for forecasting time series of various weather parameters. As a result, the statistical properties of the input data, the results of machine learning methods for solving the regression problem were investigated as a basis, and a neural network was designed for prediction. The developed system analyzes and transforms the obtained time series and, if they are not random, makes a forecast for the optimal horizon. This system can be used in practice to predict the weather within one settlement.