Теоретичні аспекти розробки мобільного додатка для прогнозування ймовірної вартості земельної ділянки

T. A. Vakaliuk, Ya. V. Lukianchuk

Анотація


Розглянуто теоретичні аспекти розробки мобільного додатка для прогнозування ймовірної вартості земельної ділянки. Наведено кількісні і якісні методи прогнозування у практичній діяльності. Детально розглянуто метод аналізу часових рядів. Встановлено, що популярним і широко застосовуваним статистичним методом прогнозування часових рядів є модель ARIMA – авторегресивна інтегрована ковзаюча середня. Для реалізації аналізу даних методом часових рядів та для подальшого формування моделі прогнозування, а також інтеграції її в мобільний додаток, було обрано мову програмування Python. Викладено розробку прогнозування із використанням сучасних засобів на прикладі мобільного додатка із виконанням таких завдань: генерація даних для датасету; дослідження методів та алгоритмів; інтелектуальний аналіз даних; проєктування логіки прогнозування; реалізація прогнозування імовірної вартості земельної ділянки; проєктування та розробка додатка; тестування додатку. Результатом є мобільний додаток, що розроблений із використанням сучасних засобів прогнозування, який за запитом користувача видає результат прогнозування ймовірної грошової вартості земельної ділянки за потреби користувача.


Ключові слова


прогнозування; методи прогнозування; метод аналізу часових рядів; розробка мобільного додатка

Повний текст:

PDF

Посилання


Реуцький Є. Метод прогнозування характеристик точності вимірювальних каналів енергетичних систем. Енергетика і автоматика. 2016. № 3. С. 171–181.

Любіч О., Домрачев В. Застосування моделі ARIMA для прогнозування доходів зведеного бюджету України. Екон.-мат. моделювання соц.-екон. систем: зб. наук. пр. Вип. 16. Київ: МННЦІТС НАН та МОН України, 2011. С. 33–37.

Рилова Н., Оксаніч І. Синтез ARIMA-моделей для прогнозування коефіцієнтів виходу кондиційних напівпровідникових матеріалів. Системи обробки інформації. 2015. Вип. 5 (130). С. 102–107.

Волохата В. Управління залученими ресурсами банку на основі цінового прогнозування з використанням мультиплікативних моделей ARIMA. Інвестиції: практика та досвід. 2014. № 24. С. 72–78.

Дзендзелюк О., Костів Л., Рабик В. Побудова ARIMA-моделей часових рядів для прогнозування метеоданих на мові програмування R. Електроніка та інформаційні технології. 2013. Вип. 3. С. 211–219.

Мартинюк В. Прогнозування надходження податкових платежів до державного бюджету за допомогою використання ARIMA-моделі. Наукові праці НДФІ. 2011. № 2 (55). С. 46–55.

Основні методи прогнозування. URL: https://pidru4niki.com/16400221/menedzhment/osnovni_metodi_prognozuvannya_klasifikatsiya_prognoziv (дата звернення: 25.11.2020).

Кількісні методи прогнозування. URL: https://studfile.net/preview/5014249/page:10/ (дата звернення: 25.11.2020).

Методи прогнозування. URL: https://wiki.tntu.edu.ua/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%B8_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F#.D0.A0.D0.B5.D0.B3.D1.80.D0.B5.D1.81.D1.96.D0.B9.D0.BD.D1.96_.D0.BC.D0.B5.D1.82.D0.BE.D0.B4.D0.B8_.D0.BF.D1.80.D0.BE.D0.B3.D0.BD.D0.BE.D0.B7.D1.83.D0.B2.D0.B0.D0.BD.D0.BD.D1.8F (дата звернення: 25.11.2020).

Time Series Analysis In Python – A Comprehensive Guide With Examples ML+. URL: https://www.machinelearningplus.com/time-series/time-series-analysis-python/ (дата звернення: 25.11.2020).

Apple Developer Documentation. URL: https://developer.apple.com/documentation/coreml (дата звернення: 25.11.2020).

ARIMA ModelPythonExample – TimeSeriesForecasting. URL: https://towardsdatascience.com/machine-learning-part-19-time-series-and-autoregressive-integrated-moving-average-model-arima-c1005347b0d7 (дата звернення: 25.11.2020).

8host.com. 2020. 8Host.Com. URL: https://www.8host.com/blog/prognozirovanie-vremennyx-ryadov-s-pomoshhyu-arima-v-python-3/ (дата звернення: 25.11.2020).


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Контактна інформація:

Байбуз Олег Григорович - відповідальний редактор 

Тел: (056) 766-49-52

Mail: obaybuz@ua.fm

Україна, 49010, м. Дніпро, пр. Гагаріна, 72

--------------------------------------------------------------------

Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара

National Library of Ukraine Vernadsky

Google Scholar

Open Academic Journals Index

Bielefeld Academic Search Engine

Open Archives

  Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.


Open Science in Ukraine - website development