Розробка моделей та інформаційної системи прогнозування змін клімату за допомогою методів Data Science
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Українець А. О.
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Українець, А. О. (2025). Розробка моделей та інформаційної системи прогнозування змін клімату за допомогою методів Data Science [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6672
[ДСТУ] Українець А. О. Розробка моделей та інформаційної системи прогнозування змін клімату за допомогою методів Data Science : кваліфікаційна робота магістра : 122 Комп’ютерні науки / наук. кер. І. В. Мірошниченко. Київ, 2025. 104 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/6672 (дата звернення: 25.07.2026).
Мета дипломної роботи магістра – розробка ефективних підходів до аналізу та прогнозування кліматичних змін з використанням сучасних інструментів Data Science, а також створення інформаційної системи для інтерактивного представлення результатів дослідження.
Об’єкт дослідження – процеси моделювання, аналізу та прогнозування змін клімату на основі відкритих даних, зокрема про викиди парникових газів.
Предмет дослідження – методи обробки, аналізу та візуалізації кліматичних даних, а також підходи до побудови інформаційної системи для представлення результатів.
Наукова новизна роботи – полягає в поєднанні факторного аналізу впливу різних джерел викидів на зміну середньої температури з прогнозуванням температурних трендів за допомогою глибоких рекурентних нейронних мереж типу LSTM. Побудовано регресійні та нейромережеві моделі, що враховують вплив різних категорій викидів CO₂ від сільського господарства. Крім того, реалізовано вебзастосунок, який надає зручний інтерфейс для візуалізації результатів аналізу й прогнозів у інтерактивній формі.
У роботі проведено огляд наукових джерел щодо проблеми змін клімату та сучасних методів прогнозування. Здійснено попередню обробку та візуалізацію великих обсягів кліматичних і екологічних даних, виконано побудову моделей прогнозування з використанням методів машинного навчання та нейронних мереж, оцінено якість прогнозів за допомогою метрик RMSE, MAE та R², реалізовано вебінтерфейс для візуалізації прогнозів.
Об’єкт дослідження – процеси моделювання, аналізу та прогнозування змін клімату на основі відкритих даних, зокрема про викиди парникових газів.
Предмет дослідження – методи обробки, аналізу та візуалізації кліматичних даних, а також підходи до побудови інформаційної системи для представлення результатів.
Наукова новизна роботи – полягає в поєднанні факторного аналізу впливу різних джерел викидів на зміну середньої температури з прогнозуванням температурних трендів за допомогою глибоких рекурентних нейронних мереж типу LSTM. Побудовано регресійні та нейромережеві моделі, що враховують вплив різних категорій викидів CO₂ від сільського господарства. Крім того, реалізовано вебзастосунок, який надає зручний інтерфейс для візуалізації результатів аналізу й прогнозів у інтерактивній формі.
У роботі проведено огляд наукових джерел щодо проблеми змін клімату та сучасних методів прогнозування. Здійснено попередню обробку та візуалізацію великих обсягів кліматичних і екологічних даних, виконано побудову моделей прогнозування з використанням методів машинного навчання та нейронних мереж, оцінено якість прогнозів за допомогою метрик RMSE, MAE та R², реалізовано вебінтерфейс для візуалізації прогнозів.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::122 Комп’ютерні науки
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.19 MB
Контрольна сума :
(MD5):76e64b262979e504cc44f1679e10fea3
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International