Прогнозування динаміки складних процесів генетичними методами
No Thumbnail Available
Date
2025-05-23
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана
Abstract
У кваліфікаційній магістерській роботі досліджено підходи до прогнозування динаміки складних процесів на прикладі епідемій із застосуванням генетичних алгоритмів і нейронних мереж. Розроблено інтелектуальну систему, що поєднує метод зворотного поширення похибки з еволюційною оптимізацією, реалізовано навчання на реальних епідеміологічних даних.
This master's thesis explores methods for forecasting the dynamics of complex processes using genetic algorithms and neural networks, based on the case of epidemic development. An intelligent system was developed that combines backpropagation with evolutionary optimization, and the model was trained on real epidemiological data.
Description
Keywords
прогнозування, генетичний алгоритм, нейронна мережа, динаміка процесів, MLP, forecasting, genetic algorithm, neural network, process dynamics
Citation
Летич А. А. Прогнозування динаміки складних процесів генетичними методами : магістер. диплом. робота : 122, Комп’ютерні науки / Летич Артем Анатолійович ; наук. керівник Миронцов М. Л. ; КНЕУ ім. Вадима Гетьмана, Навч.-наук. ін-т «Ін-т інформ. технологій в економіці», Каф. інформ. систем в економіці. – Київ, 2025. – 102 с.