2024
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/76250
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Аналіз проблеми прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до її вирішення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Москаленко, Валентина Володимирівна; Фонта, Наталія Григорівна; Гавриленко, Антон Владиславович; Безчастний, Олексій МаксимовичРозглянуто актуальну проблему прогнозування трендів кріптовалютного ринку та сучасні підходи до їх вирішення. Визначено два основних фактори, які впливають на вартість криптовалюти – це розмір ринку криптовалюти та темпи зростання обсягів ринку. Наведені результати досліджень щодо перспектив крипторинку, у тому числі те, що біткоїн у майбутньому може бути захистом від падіння курсу долара США для учасників фінансового ринку. Також дослідники розглядають біткоїни не як готівку, а як інвестиційний актив. Зроблено висновок, що регулювання та економічна політика, яка пов’язана з використанням криптовалют, поступово посилюються багатьма країнами у міру підвищення її інвестиційної привабливості. Надано аналіз задачі прогнозування тренду ринка криптовалюти. Надано аналіз досліджень та публікацій щодо методів прогнозування вартості криптовалюти. Традиційні моделі часових рядів, такі як модель ARIMA, продовжують бути популярними у фінансовому прогнозуванні, але її використання менш ефективне для ринків з високою волатильністю, що характерно для криптовалют. Прогнозування ціни криптовалюти – це проблема часових рядів, яку можна вирішити за допомогою регресії та інших методів машинного навчання. Наведені результати сучасних досліджень щодо потенціалу машинного навчання у виявленні складних трендів та закономірностей. Доведено, що методи глибокого навчання можуть бути ефективними для прогнозування часових рядів зі значними коливаннями та з майже хаотичною та непередбачуваною поведінкою. Зроблено висновок, що ключовим аспектом є створення гнучких моделей, які можуть адаптуватися до нових даних та змін у ринковій динаміці. Комбінування традиційних методів технічного, факторного аналізу з інноваційними методами машинного навчання може призвести до створення потужних гібридних моделей. Ці моделі використовують як кількісні, так і якісні дані для розробки більш точних прогнозів. Обґрунтовано доцільність розробки програмних систем, які реалізують сучасні методи штучного інтелекту, у тому числі машинного навчання, глибокого навчання, обробки природної мови та інших технологій для забезпечення аналізу ринку, виявлення закономірностей та надання прогнозів щодо трендів крипторинку. Використання такого ПЗ буде допомогою інвесторам у визначенні потенційно прибуткових інвестиційних можливостей, в управлінні ризиками та прийнятті обґрунтованих рішень в умовах високої невизначеності.Документ Мультиагентна імітаційна модель поширення інфекційних захворювань(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Іващенко, Дар'я Сергіївна; Куценко, Олександр СергійовичМетою дослідження є розробка мультиагентної імітаційної моделі для прогнозування поширення інфекційних захворювань, зокрема COVID19. В умовах пандемії COVID-19 виникла нагальна потреба у створенні інструментів для прогнозування та аналізу динаміки епідемій, а також оцінки ефективності управлінських рішень. Використання математичних моделей у цьому процесі дозволяє адекватно описувати динаміку поширення інфекцій, що є важливим для прийняття обґрунтованих рішень. У статті розглядаються традиційні підходи до моделювання епідемій, такі як модель «хижак–жертва» та компартментальна модель SIR (Susceptible-Infectious-Recovered). Модель «хижак–жертва» описує взаємодію між двома видами в екосистемі за допомогою диференціальних рівнянь, що дозволяє моделювати динаміку популяцій. Компартментальна модель SIR поділяє населення на три групи: вразливі, інфіковані та одужалі, що дозволяє аналізувати поширення інфекційних захворювань. Проте ці моделі мають обмеження, зокрема через припущення про однорідність популяції та сталість параметрів. Для більш точного моделювання складних епідемічних процесів було розроблено мультиагентну імітаційну модель. У цій моделі агенти взаємодіють у визначеній області, імітуючи реальні умови поширення інфекції. Агенти поділяються на три класи: здорові, інфіковані та одужалі. Рух агентів моделюється за допомогою випадкового блукання у двовимірному просторі з урахуванням можливості контакту між ними, що може призвести до зараження. Інфіковані агенти після певного періоду захворювання переходять у клас одужалих і більше не можуть інфікуватися. Результати моделювання показали, що мультиагентна модель дозволяє більш точно прогнозувати динаміку поширення інфекцій. Було проведено численні експерименти, які продемонстрували адекватність моделі у відтворенні процесу інфікування, пікових значень захворюваності та періоду одужання. Досліджено вплив різних параметрів, таких як тривалість захворювання, на динаміку епідемії. Отримані результати підтверджують, що врахування індивідуальних характеристик та поведінкових особливостей агентів покращує точність моделювання. Це дозволяє використовувати мультиагентну імітаційну модель для розробки ефективних стратегій контролю та прогнозування поширення інфекційних захворювань, що може бути корисним для прийняття управлінських рішень у реальних умовах пандемії.Документ Метод експертних оцінок в прогозуванні просування гастрономічного туру як дієвий інструмент для прийняття управлінських рішень в публічному секторі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Поступна, Олена Вікторівна; Лядер, Андрій СергійовичСтаття присвячена вивченню думки потенційних споживачів туристичних послуг щодо можливостей формування та просування гастрономічного туру в Україні. Автори на підставі результатів експертного опитування показують реальну картину з формування та просування гастрономічного туру в Україні. Отримані дані дають змогу побачити реальну картину стану й розвитку гастрономічного туризму в Україні, вивчити думку споживачів, з’ясувати ступінь їх розуміння цього питання, їх бачення найбільших викликів, що залишаються поза увагою представників публічного сектору, які спроможні прийняти ефективні управлінські рішення щодо перспектив і можливостей розвитку гастрономічного туризму та просування гастротурів в Україні.