| dc.contributor.author | Біла, М. В. | uk |
| dc.contributor.author | Іванчук, Я. В. | uk |
| dc.contributor.author | Bila, M. V. | en |
| dc.contributor.author | Ivanchuk, Y. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-18T07:41:12Z | |
| dc.date.available | 2026-09-18T07:41:12Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Біла М. В., Іванчук Я. В. Інформаційна система надання рекомендацій для планування подорожей // 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/27635. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54632 | |
| dc.description.abstract | У роботі розроблено інформаційну систему надання рекомендацій для планування подорожей, що здійснює інтелектуальний аналіз метеорологічних даних та формує персоналізовані рекомендації щодо необхідних речей і можливих видів активності. Для прогнозування погодних умов використано LSTM-модель. Запропоновано інтегральний показник комфортності подорожі — Travel Comfort Index (TCI). | uk |
| dc.description.abstract | The paper presents an information system for travel planning recommendations, which uses intelligent analysis of meteorological data and generates personalized recommendations for necessary items and activity recommendations. A | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/27635 | |
| dc.subject | веб-застосунок | uk |
| dc.subject | прогнозування погоди | uk |
| dc.subject | персоналізація | uk |
| dc.subject | індекс комфорту | uk |
| dc.subject | глибоке навчання | uk |
| dc.subject | web application | en |
| dc.subject | weather forecasting | en |
| dc.subject | personalization | en |
| dc.subject | comfort index | en |
| dc.subject | deep learning | en |
| dc.title | Інформаційна система надання рекомендацій для планування подорожей | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.9:338.48 | |
| dc.relation.references | Li B., Qian Y. Weather Prediction Using CNN-LSTMfor Time SeriesAnalysis: A Case Study on Delhi Temperature Data [Електронний ресурс] // arXiv. – 2024. – Режим доступу: https://www.arxiv.org/pdf/2409.09414. | en |
| dc.relation.references | Ladjal B., Nadour M., Bechouat M., Hadroug N., Sedraoui M., Rabehi A., Guermoui M., Agajie T. Hybrid deep learning CNN-LSTM model for forecasting direct normal irradiance: a study on solar potential in Ghardaia, Algeria [Електронний ресурс] // Scientific Reports. – 2025. – Режим доступу: https://www.nature.com/articles/s41598-025-94239-z.pdf. | en |
