<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розроблення вебдодатку для системного аналізу та прогнозування погодних умов із застосуванням технологій штучного інтелекту

Ескіз

Файли

28863.pdf (754,71 KB)

Дата

2026

Автори




Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі представлено результати розробки вебзастосунку для аналізу та прогнозування погодних умов.
This paper presents the results of developing a web application for weather data analysis and forecasting. The system architecture encompasses four core components: a PostgreSQL database, a Flask-based backend, the OpenWeather API integration layer, and an HTML/CSS/HTMX client interface. Seven functional modules have been implemented: authentication, current weather, saved cities, forecasting, chart visualization, city comparison, and climate analytics. A

Опис

Ключові слова

вебзастосунок , аналіз даних , прогнозування погоди , Flask , PostgreSQL , машинне навчання , HTMX , web application , data analysis , weather forecasting , machine learning

УДК

004.774:004.428.4

Тип документа

Thesis

Мова

uk

Є частиною

Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.

ISSN

Посилання на публікацію

https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28863

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Подзігун Д. К., Жуков С. О. Розроблення вебдодатку для системного аналізу та прогнозування погодних умов із застосуванням технологій штучного інтелекту // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28863.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52846

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (10)

  1. OpenWeather API Documentation. URL: https://openweathermap.org/api
  2. AccuWeather. Офіційний сайт. URL: https://www.accuweather.com
  3. Weather.com. The Weather Channel. URL: https://weather.com
  4. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.
  5. Flask Documentation. Flask Web Development Framework. URL: https://flask.palletsprojects.com
  6. SQLAlchemy Documentation. The Python SQL Toolkit and ORM. URL: https://docs.sqlalchemy.org
  7. PostgreSQL Documentation. URL: https://www.postgresql.org/docs
  8. Haupt S. E., Pasini A., Marzban C. Artificial Intelligence Methods in the Environmental Sciences. Springer, 2009. 424 p.
  9. HTMX Documentation. High power tools for HTML. URL: https://htmx.org/docs
  10. Podzigun D. Weather Forecasting Web Application: GitHub repository. URL: https://github.com/dimapodzihun/WeatherApp_course_project_web_dev