DSpace Repository

Crearea modelelor bazate pe algoritmi de învățare automată pentru predicția seriilor de timp

Show simple item record

dc.contributor CATRUC, Mariana
dc.contributor.advisor BEȘLIU, Corina
dc.contributor.author STAMATIN, Alexandru
dc.date.accessioned 2023-02-16T12:15:36Z
dc.date.available 2023-02-16T12:15:36Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.citation STAMATIN, Alexandru. Crearea modelelor bazate pe algoritmi de învățare automată pentru predicția seriilor de timp: tz. de master: Programul de studiu: Ingineria software. Cond. şt. Corina BEȘLIU, 2023. en_US
dc.identifier.uri http://repository.utm.md/handle/5014/22272
dc.description Fişierul ataşat conţine: Rezumat, Abstract, Contents, Introduction, Bibliography. en_US
dc.description.abstract În cadrul tezei de master, au fost analizați algoritmii existenți pentru predicția seriilor de timp, a fost explorat și curățat un set de date din lumea reală, după care în baza algoritmilor selectați au fost create și evaluate modele de predicție. Au fost determinate caracteristicile de bază ale seriilor de timp prezente în setul de date cum sunt existența datelor lipsă și a multiplelor componente de sezonalitate. În rezultat, au fost selectate instrumentele de predicție pentru crearea modelelor. Modelele create au fost evaluate după diferite criterii pentru a determina cât mai exact calitatea predicțiilor. În baza rezultatelor obținute, au fost formulate concluzii cu privire la viabilitatea utilizării instrumentelor de predicție alese cu setul de date selectat, precum și ajustările necesare a parametrilor modelelor pentru a îmbunătăți calitatea predicțiilor. en_US
dc.description.abstract Within the master thesis, an analysis of the existing algorithms for time series forecasting was conducted, a real-world dataset was explored and cleaned, followed by the creation and evaluation of forecasting models based on the selected algorithms. The main characteristics of the time series present in the dataset, such as the existence of missing values and multiple seasonal patterns, were identified. As a result, a set of forecasting tools was selected for creating the models. The created models were evaluated using various metrics to determine as exactly as possible the quality of the forecasts. Based on the obtained results, conclusions were made about the viability of using the selected forecasting tools with the chosen dataset, as well as the tuning steps necessary to improve the quality of the forecasts. en_US
dc.language.iso ro en_US
dc.publisher Universitatea Tehnică a Moldovei en_US
dc.rights Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States *
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ *
dc.subject serii de timp en_US
dc.subject predicții en_US
dc.subject analize exploratorii en_US
dc.subject modelare en_US
dc.subject time series en_US
dc.subject forecasting en_US
dc.subject exploratory analysis en_US
dc.subject modeling en_US
dc.title Crearea modelelor bazate pe algoritmi de învățare automată pentru predicția seriilor de timp en_US
dc.title.alternative Creating models based on machine learning algorithms for time series forecasting en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

The following license files are associated with this item:

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account