1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2026
4. Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Title:	Розробка моделі машинного навчання для прогнозування часових рядів у задачах попиту
Other Titles:	Development of a machine learning model for time series forecasting in demand prediction tasks
Authors:	Ковальчук, Н. Kovalchuk, N.
Affiliation:	Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя Ternopil Ivan Puluj National Technical University
Bibliographic description (Ukraine):	Ковальчук Н. Розробка моделі машинного навчання для прогнозування часових рядів у задачах попиту / Ковальчук Н. // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 24-25 квітня 2026 р. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 197–198. — (Інформаційні технології).
Bibliographic reference (2015):	Ковальчук Н. Розробка моделі машинного навчання для прогнозування часових рядів у задачах попиту // Матеріали IX Міжнар. студ. наук.-техн. конф. „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, Тернопіль, 24-25 квітня 2026 р. 2026. С. 197–198.
Bibliographic citation (APA):	Kovalchuk, N. (2026). Rozrobka modeli mashynnoho navchannia dlia prohnozuvannia chasovykh riadiv u zadachakh popytu [Development of a machine learning model for time series forecasting in demand prediction tasks]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 24-25 April 2026, Ternopil, 197-198. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO):	Kovalchuk N. (2026) Rozrobka modeli mashynnoho navchannia dlia prohnozuvannia chasovykh riadiv u zadachakh popytu [Development of a machine learning model for time series forecasting in demand prediction tasks]. Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues” (Tern., 24-25 April 2026), pp. 197-198 [in Ukrainian].
Is part of:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“, 2026 Proceedings of the IX International Student Scientific and Technical Conference “Natural Sciences and Humanities. Current Issues”, 2026
Conference/Event:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Journal/Collection:	Матеріали Ⅸ Міжнародної студентської науково-технічної конференції „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“
Issue Date:	24-Apr-2026
Date of entry:	10-Jun-2026
Publisher:	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	24-25 квітня 2026 р. 24-25 April 2026
Supervisor:	Цебрій, Олексій Романович Tsebrii, O.
UDC:	621.326
Keywords:	часові ряди прогнозування попиту машинне навчання time series demand forecasting machine learning
Number of pages:	2
Page range:	197-198
Start page:	197
End page:	198
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52192
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
References (Ukraine):	1. Lim, B., Arik, S. Ö., Loeff, N., Pfister, T. (2021). Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting. — International Journal of Forecasting. 2. Gama, J., Žliobaitė, I., Bifet, A., Pechenizkiy, M., Bouchachia, A. (2021). A survey on concept drift adaptation. — ACM Computing Surveys. 3. Benidis, K., Rangapuram, S. S., Flunkert, V., et al. (2022). Neural forecasting: Introduction and literature overview. — IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.
References (International):	1. Lim, B., Arik, S. Ö., Loeff, N., Pfister, T. (2021). Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting, International Journal of Forecasting. 2. Gama, J., Žliobaitė, I., Bifet, A., Pechenizkiy, M., Bouchachia, A. (2021). A survey on concept drift adaptation, ACM Computing Surveys. 3. Benidis, K., Rangapuram, S. S., Flunkert, V., et al. (2022). Neural forecasting: Introduction and literature overview, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.
Content type:	Conference Abstract
Appears in Collections:	Ⅸ Міжнародна студентська науково-технічна конференція „Природничі та гуманітарні науки. Актуальні питання“ (2026)

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.