Модель прогнозування впливу погодних факторів на врожайність сільськогосподарських культур - Полюскевич, Данило Станіславович; Poliuskevych, D. S. (Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2025)
Проблема, що вирішується у роботі, полягає у підвищенні точності прогнозування врожайності сільськогосподарських культур шляхом використання методів машинного навчання для автоматизованого аналізу впливу погодних умов і формування обґрунтованих аграрних рішень. Область застосування – агропромисловий сектор та агроаналітика, зокрема, системи підтримки прийняття рішень в аграрному менеджменті на основі прогнозних моделей. Розроблене рішення може використовуватись для оцінки потенційної врожайності, планування посівних кампаній, оптимізації агротехнічних заходів та управління ризиками, пов’язаними зі зміною погодних умов. Система прогнозування може бути інтегрована у веб-сервіси, мобільні додатки або хмарні платформи, що забезпечує гнучкість і доступність навіть у регіонах з обмеженою ІТ-інфраструктурою.

The problem addressed in the work is to improve the accuracy of crop yield forecasting by applying machine learning methods for automated analysis of weather conditions and the formation of data-driven agricultural decisions. Field of application – the agro-industrial sector and agroanalytics, in particular, decision support systems in agricultural management based on predictive models. The developed solution can be used for assessing potential yields, planning sowing campaigns, optimizing agrotechnical measures, and managing risks associated with changing weather conditions. The forecasting system can be integrated into web services, mobile applications, or cloud platforms, ensuring flexibility and accessibility even in regions with limited IT infrastructure.
Керівник: Чуб Ольга Ігорівна, кандидат економічних наук, доцент кафедри комп’ютерних систем та робототехніки
Keywords: TECHNOLOGY::Information technology::Computer science; прогнозування; LSTM; штучний інтелект; сільське господарство; погодні дані; агроаналітика; Python; forecasting; artificial intelligence; agriculture; weather data; agroanalytics