Прогнозування кількості відвідувачів торгівельного центру з використанням регресійних моделей

В даній роботі розглянуто регресійні моделі: лінійна, поліноміальна регресії, метод ARIMA а також Холт-Вінтера.
Розроблено програмне забезпечення мовою програмування Python з використанням бібліотеки matplotlib, ARIMA, pandas, math, sklearn та tkinter для прогнозування кількості відвідувачів торгівельному центру за допомогою даних регресійних моделей.
Методом для отримання найкращого результату роботи прогнозування програмою є поліноміальна регресія з п’ятим ступенем поліному та середньоквадратичною похибкою 15 відсотків, в порівнянні з лінійною моделлю – 31 відсоток, ARIMA – 28 відсотків та Холта-Вінтера – 34 відсотки, при вхідних даних періоду аналогічного місяця минулого року, минулого місяця, а також минулий день і минулий тиждень, з ваговими коефіцієнтами червоної зони 0.075 вихідних та 0.35 будні а також жовтої зони карантину 0.5 та 0.6 відповідно.

Мормуль О. Прогнозування кількості відвідувачів торгівельного центру з використанням регресійних моделей : дипломна робота магістра : 123 Комп’ютерна інженерія / Мормуль Олексій. - Київ, 2022. - 50 с.