Розробка системи для аналізу та прогнозу перевезень

Abstract

У даній кваліфікаційній роботі на здобуття освітнього ступеня бакалавр виконано детальний огляд та критичний аналіз методів, прогамних засобів, моделей та програмних систем в цілому для предметної області аналізу та прогнозування авіа пасажирських перевезень. На основі цього спроектовано, а потім сконструйовано ряд програмних модулів різного призначення, наприклад, програмний модуль для аналізу авіа пасажиропотоку: ідентифікація сезонного часового процесу та трендового часового процесу, програмний модуль для прогнозування у часі авіа пасажиропотоку для різних часових горизонтів, зокрема, короткострокового часового горизонту, середньострокового часового горизонту та довгострокового часового горизонту, програмні модулі для візуалізації даних аналізу та прогнозу. На основі залишкових часових процесів, які одержані на основі моделі аналізу та прогнозу оцінено точності з обчисленням відносної похибки, оцінено залишкові часові процеси на наближеність їх до білого шуму з використанням автокореляцій та часткових автокореляцій, на основі статистичного тесту Колмогорова-Смірнова оцінено наближеність статистичної оцінки щільності розподілу імовірностей залишкового часового ряду до нормального занону щільності розподілу імовірності із рівнем значимості 0.05. На основі створених програмних модулів у даній роботі було спроектовано, а потім сконструйовано цілу програмну систему для аналізу та прогнозу авіа пасажирських перевезень у вигляді програмного проекту. Досліджено окремі метрики, що характеризують в цілому якість створеної програмної системи для аналізу та прогнозу авіа пасажирських перевезень та її окремих програмних модулів.

In this qualification work for obtaining a bachelor's degree, a detailed review and critical analysis of methods, software tools, models and software systems as a whole for the subject area of analysis and forecasting of air passenger transportation is performed. Based on this, a number of software modules for various purposes were designed and then constructed, for example, a software module for the analysis of air passenger traffic: identification of a seasonal time process and a trending time process, a software module for forecasting air passenger traffic over time for different time horizons, in particular, a short-term time horizon , medium-term time horizon and long-term time horizon, software modules for visualization of analysis and forecast data. On the basis of the residual time processes obtained on the basis of the analysis and forecast model, the accuracy was estimated with the calculation of the relative error, the residual time processes were evaluated for their closeness to white noise using autocorrelations and partial autocorrelations, on the basis of the Kolmogorov-Smirnov statistical test, the closeness of the statistical estimate of the density was evaluated of the probability distribution of the residual time series to the normal distribution of the density of the probability distribution with a significance level of 0.05. On the basis of the created software modules in this work, a whole software system for the analysis and forecast of air passenger transportation was designed and then constructed in the form of a software project. Separate metrics characterizing the overall quality of the created software system for the analysis and forecast of air passenger transportation and its separate software modules were studied