Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Голуб, Марія Сергіївна | |
dc.date.accessioned | 2021-02-23T13:56:30Z | |
dc.date.available | 2021-02-23T13:56:30Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://dspace.znu.edu.ua/jspui/handle/12345/5105 | |
dc.description | Голуб М. С. Використання методології теорії часових рядів у вивченні та обробці багаторічних змін метеорологічних даних : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 113 "Прикладна математика" / наук. керівник В. В. Леонтьєва. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 69 с. | uk |
dc.description.abstract | UA : Робота викладена на 69 сторінках друкованого тексту, містить 18 рисунків, 24 джерела, 2 додатки. Об’єкт дослідження – метеорологічні показники міста Запоріжжя. Мета роботи: провести аналіз ряду метеорологічних даних та, використовуючи методи прогнозування, побудувати прогноз погоди на 5 років. Метод дослідження – статичний аналіз ряду, прогнозування часових рядів методами ARIMA та SARIMA. У кваліфікаційній роботі розглядаються методи аналізу та прогнозування часових рядів. Основною задачею роботи є вивчення та обробка багаторічних змін метеорологічних даних, використовуючи методологію теорії часових рядів. Проведено статичний аналіз ряду: виявлення та усунення аномальних рівнів ряду, перевірено на наявність тренду та сезонної компоненти. Побудовано моделі прогнозування ARIMA та SARIMA, зроблено прогноз погоди на 5 років вперед. | uk |
dc.description.abstract | EN : The work is presented on 69 pages of printed text, 18 figures, 24 references, 2 supplements. The object of the study is meteorological indicators of the city. The aim of the study is to to analyze a number of meteorological meters and, using forecasting methods, to build a weather forecast for 5 years. The methods of research are static series analysis, time series forecasting by ARIMA and SARIMA methods. Methods of analysis and forecasting of time series are considered in the qualification work. The main task of the work is to study and process long-term changes in meteorological data, using the methodology of time series theory. Static analysis of the series was performed: detection and elimination of abnormal levels of the series, checked for the presence of trend and seasonal component. ARIMA and SARIMA forecasting models have been built, and the weather forecast for the next 5 years has been made. | uk |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.subject | часовий ряд | uk |
dc.subject | тренд | uk |
dc.subject | сезонна компонента | uk |
dc.subject | циклічна компонента | uk |
dc.subject | випадкова компонента | uk |
dc.subject | прогнозування | uk |
dc.subject | ARIMA | uk |
dc.subject | SARIMA | uk |
dc.subject | time series | uk |
dc.subject | trend | uk |
dc.subject | seasonal component | uk |
dc.subject | cyclic component | uk |
dc.subject | random component | uk |
dc.subject | forecasting | uk |
dc.title | Використання методології теорії часових рядів у вивченні та обробці багаторічних змін метеорологічних даних | uk |
dc.type | Магістерська робота | uk |