Модель застосунку для інтелектуального прогнозування погоди на основі ШІ - Сєчко, Валерія Валеріївна; Siechko, V. V. (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2025)
Проблема, що розв’язується у кваліфікаційній роботі, полягає в створенні простої, адаптивної моделі прогнозування температури повітря з використанням регресії хребта (Ridge Regression), яка здатна забезпечити достатній рівень точності та бути масштабованою для подальших досліджень. Область застосування – побутові, освітні, наукові та виробничі сфери, що потребують доступного та ефективного прогнозування температури повітря. Модель може бути інтегрована до мобільних застосунків, інфраструктури “розумного міста”, аграрного сектору, логістики тощо.

The problem addressed in the thesis is to create a simple and adaptive air temperature forecasting model using Ridge Regression, capable of achieving sufficient prediction accuracy and being scalable for further research. The field of application includes household, educational, scientific, and industrial domains that require accessible and efficient air temperature forecasting. The model can be integrated into mobile applications, smart city infrastructure, agriculture, logistics, and other sectors.
Керівник: Мірошник Марина Анатоліївна, доктор технічних наук, професор кафедри комп’ютерних систем та робототехніки
Keywords: TECHNOLOGY::Information technology::Computer science; прогноз погоди; машинне навчання; Python; Ridge Regression; метеодані, температурний аналіз; MAE; моделювання; Scikit-learn; weather forecasting; machine learning; meteorological data; temperature analysis; modeling