Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКрижановський, Є. М.uk
dc.contributor.authorСудець, А. О.uk
dc.contributor.authorШтельмах, І. М.uk
dc.contributor.authorKryzhanovskyi, Y. M.en
dc.contributor.authorSudets, A. O.en
dc.contributor.authorShtelmakh, I. M.en
dc.date.accessioned2026-09-17T10:04:39Z
dc.date.available2026-09-17T10:04:39Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationКрижановський Є. М., Судець А. О., Штельмах І. М. Інформаційна технологія аналізу та передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніями // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26305.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54453
dc.description.abstractУ роботі розроблено інформаційну технологію аналізу та передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніями з використанням методів машинного навчання та багатошарових нейронних мереж.uk
dc.description.abstractThe paper develops an information technology for analyzing and predicting airline passenger satisfaction levels using machine learning methods and multilayer neural networks. The data from the Airline Passenger Satisfaction dataset were analyzed, and the results of the XGBoost, GPC, Ridge, and neural network models of different depths were compared.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/26305
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectXGBoosten
dc.subjectзадоволеність пасажирівuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.titleІнформаційна технологія аналізу та передбачення рівнів задоволеності пасажирів авіакомпаніямиuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.6
dc.relation.referencesTJ Klein. Kaggle Dataset «Airline Passenger Satisfaction» [Електронний ресурс] – Режим доступу: Airline Passenger Satisfaction (kaggle.com)en
dc.relation.referencesНаука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних: електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережевого) використання [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, М. В. Дратований – Вінниця: ВНТУ, 2024. – 258 с. – Режим доступу: https://docs.vntu.edu.ua/card.php?id=8163uk
dc.relation.referencesQiang Li, Ranzhe Jing, Xihua Zhu, Determinants of travel satisfaction for commercial airlines: A data mining approach, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Volume 133, Part https://doi.org/10.1016/j.engappai.2024.108597en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію