Розробка моделей та інформаційної системи прогнозування змін клімату за допомогою методів Data Science - Українець, Андрій (Київський національний університет імені Тараса Шевченка, 2025)
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. Дипломна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків і списку використаних джерел. Загальний обсяг – 104 сторінки, кількість джерел – 25. Ключові слова: зміни клімату, викиди CO₂, машинне навчання, нейронна мережа, прогнозування, LSTM, Data Science, інформаційна система , екологічні дані.
Keywords: зміни клімату; викиди CO₂; машинне навчання; нейронна мережа; прогнозування; LSTM; Data Science; інформаційна система; екологічні дані