Наукові статті
Постійне посилання зібранняhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/309
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Item type:Наукова стаття, Досліджнння нейронних мереж для прогнозування матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості(Київ, 2024) Рязанцев, Олександр Іванович; Кардашук, Володимир Сергійович; Бортник, Катерина Яківна; Жушма, Євген ВікторовичУ статті досліджено можливості використання нейронних мереж для прогнозування та зведення матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості та принципи їх побудови. Зазначено, що прогнозування та зведення матеріальних балансів в даний час є однією з основних областей дослідження у нафтопереробній промисловості, як такі, що відіграють вирішальну роль при ціноутворенні на продукцію в умовах реформування ринку. Точність прогнозу суттєво впливає на економічність завантаження генеруючого обладнання та вартість електроенергії. Недооцінка навантаження може призвести до зниження резервів, а завищення – до необґрунтованого збільшення обертового резерву та ціни на електроенергію. Розглянуті переваги використання нейронних мереж для прогнозування матеріальних балансів в нафтопереробній промисловості. Запропонована архітектура нейронної мережі. Розглянуті можливі варіанти активаційних функцій нейронів та обрана активаційна функція гіперболічного тангенсу, яка найкраще підходить для використання в нейронній мережі для прогнозування матеріальних балансів у нафтопереробній промисловості. Розглянуто метод градієнтного спуску для використання в нейронних мережах для прогнозування матеріальних балансів, як найбільш поширений метод оптимізації першого порядку. Зазначені основні аспекти для оцінки ефективності моделі нейронної мережі в процесі її валідації. Зроблено висновок щодо ефективності прогнозування матеріальних балансів в нафтопереробній промисловості, однак їхня ефективність залежить від кількості даних та обчислювальних ресурсів. Використання нейронних мереж, інспірованих біологічною структурою мозку людини, дозволяє ефективно аналізувати складні системи та адаптуватися до змін у вхідних даних.Item type:Наукова стаття, Дослідження попиту на медичні товари засобами SQL(Луцьк: ЛНТУ, 2024) Лисенко, Олександр Олександрович; Бортник, Катерина Яківна; Багнюк, Наталія ВолодимирівнаУ статті представлено детальний аналіз процесу розробки та впровадження аналітичної системи для дослідження попиту на медичні товари за допомогою SQL. Основна увага зосереджена на створенні SQL-запитів для збору, обробки та візуалізації великих обсягів даних щодо продажів медичних товарів, що включає такі аспекти, як категорії товарів, часові періоди та географічна сегментація. Для забезпечення ефективного аналізу було реалізовано інтерфейс, який дозволяє зручно налаштовувати запити та проводити сегментацію даних для більш глибокого аналізу і порівняння різних параметрів. Результати тестування системи на реальних даних підтвердили її ефективність у виявленні ключових тенденцій попиту, сезонних коливань і визначенні найбільш популярних продуктів у різних регіонах та часових періодах. Виявлено, що такі коливання суттєво впливають на продажі медичних товарів, що робить можливим оптимізацію планування закупівель та управління запасами, підвищуючи ефективність операцій. Дослідження також підкреслює важливість автоматизації процесу аналізу даних у сфері медицини, що дозволяє оперативно адаптуватися до змін попиту і реагувати на них вчасно. Окрім того, у статті проведено аналіз можливостей подальшого розширення функціоналу системи, зокрема інтеграції з іншими платформами бізнес-аналітики та впровадження методів прогнозування попиту з використанням машинного навчання для підвищення точності передбачень та більш точного планування. Розроблена система дозволяє здійснювати детальний аналіз попиту на медичні товари, що є важливим для підвищення рівня задоволення потреб споживачів та оптимізації бізнес-процесів.