| dc.contributor.author | Ладуб, О. В. | uk |
| dc.contributor.author | Козачко, О. М. | uk |
| dc.date.accessioned | 2024-04-30T07:18:04Z | |
| dc.date.available | 2024-04-30T07:18:04Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Ладуб О. В., Козачко О. М. Інформаційна технологія аналізу та прогнозування ціни на природній газ. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19634. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41774 | |
| dc.description.abstract | В роботі розроблено інформаційну технологію аналізу та прогнозування ціни на природній газ на основі методів машинного навчання. Проведені комп’ютерні експерименти показали, що ефективним методом прогнозування виявився метод LSTM. | uk |
| dc.description.abstract | This work explores the fundamental concepts in the field of forecasting natural gas prices. Several key machine learning methods have been implemented to predict the prices of valuable resources. Based on the comparison of experimental results, it is demonstrated that using a machine learning method such as LSTM is convenient and promising for forecasting natural gas prices. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2024/paper/view/19634 | |
| dc.subject | Машинне навчання | uk |
| dc.subject | природній газ | uk |
| dc.subject | прогнозування | uk |
| dc.subject | інформаційні технології | uk |
| dc.subject | Machine learning | en |
| dc.subject | natural gas | en |
| dc.subject | forecasting | en |
| dc.subject | information technologies | en |
| dc.title | Інформаційна технологія аналізу та прогнозування ціни на природній газ | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9+504.3.054 | |
| dc.relation.references | Amuda Y. J., Hassan S., Subramaniam U. Comparative Review of Energy, Crude Oil, and Natural Gas
for Exchange Markets in Nigeria, India and Bangladesh //Energies. – 2023. – Т. 16. – №. 7. – С. 3151. | en |
| dc.relation.references | Alam M. S. et al. Forecasting oil, coal, and natural gas prices in the pre-and post-COVID scenarios:
Contextual evidence from India using time series forecasting tools //Resources Policy. – 2023. – Т. 81. – С.
103342. | en |
| dc.relation.references | Ftiti Z., Tissaoui K., Boubaker S. On the relationship between oil and gas markets: a new forecasting
framework based on a machine learning approach //Annals of Operations Research. – 2022. – Т. 313. – №. 2.
– С. 915-943. | en |
| dc.relation.references | Siddharth Kulkarni Kaggle Notebook «Natural Gas Price Prediction using Time Series»
[Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/mykeysid10/natural-gas-priceprediction-using-time-series. | en |
