| dc.contributor.author | Ліщук, А. Р. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-09-12T10:05:11Z | |
| dc.date.available | 2025-09-12T10:05:11Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49221 | |
| dc.description.abstract | Досліджено ефективність статистичних методів (лінійна та поліноміальна регресія, ARIMA, експоненційне згладжування) та нейро-нечітких моделей (Mamdani та ANFIS – що базується на моделі Sugeno) у прогнозуванні температури зерна. Проведено порівняльний аналіз точності прогнозів на основі реальних і симуляційних даних. | uk |
| dc.description.abstract | The effectiveness of statistical methods (linear and polynomial regression, ARIMA, exponential smoothing) and neurofuzzy models (Mamdani and ANFIS – based on the Sugeno model) in grain temperature forecasting has been investigated. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали LIV науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/24099 | |
| dc.subject | прогнозування температури зерна | uk |
| dc.subject | статистичні моделі | uk |
| dc.subject | нейро-нечіткі системи | uk |
| dc.subject | порівняльнийаналіз | uk |
| dc.subject | точність прогнозування | uk |
| dc.subject | grain temperature forecasting | uk |
| dc.subject | statistical models | uk |
| dc.subject | neuro-fuzzy systems | uk |
| dc.subject | comparative analysis | uk |
| dc.subject | forecastingaccuracy | uk |
| dc.title | Порівняльний аналіз статистичних підходів і нейро-нечітких моделей для прогнозування температури зерна | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8:631.563 | |
| dc.relation.references | S. Duan, W. Yang, X. Wang, S. Mao and Y. Zhang, "Deep Spatio-Temporal Attention Model for Grain Storage Temperature Forecasting," 2020 IEEE 26th International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), Hong Kong, 2020, pp. 593600. | |
| dc.relation.references | Zhang, Q.; Zhang, W.; Huang, Q.; Wan, C.; Li, Z. AMSformer: A Transformer for Grain Storage Temperature Prediction Using Adaptive Multi-Scale Feature Fusion. Agriculture 2025, 15, 58. | |
| dc.relation.references | S. Duan, W. Yang, X. Wang, S. Mao and Y. Zhang, "Temperature Forecasting for Stored Grain: A Deep Spatiotemporal Attention Approach," in IEEE Internet of Things Journal, vol. 8, no. 23, pp. 17147-17160, 1 Dec.1, 2021. | |
