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

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

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorПодзігун, Д. К.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorPodzihun, D. K.en
dc.contributor.authorZhukov, S. O.en
dc.titleРозроблення вебдодатку для системного аналізу та прогнозування погодних умов із застосуванням технологій штучного інтелектуuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationПодзігун 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.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/28863
dc.identifier.udc004.774:004.428.4
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52846
dc.description.abstractУ роботі представлено результати розробки вебзастосунку для аналізу та прогнозування погодних умов.uk
dc.description.abstractThis 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. Aen
dc.subjectвебзастосунокuk
dc.subjectаналіз данихuk
dc.subjectпрогнозування погодиuk
dc.subjectFlasken
dc.subjectPostgreSQLen
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectHTMXen
dc.subjectweb applicationen
dc.subjectdata analysisen
dc.subjectweather forecastingen
dc.subjectmachine learningen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesOpenWeather API Documentation. URL: https://openweathermap.org/apien
dc.relation.referencesAccuWeather. Офіційний сайт. URL: https://www.accuweather.comen
dc.relation.referencesWeather.com. The Weather Channel. URL: https://weather.comen
dc.relation.referencesPedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A. et al. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2825–2830.en
dc.relation.referencesFlask Documentation. Flask Web Development Framework. URL: https://flask.palletsprojects.comen
dc.relation.referencesSQLAlchemy Documentation. The Python SQL Toolkit and ORM. URL: https://docs.sqlalchemy.orgen
dc.relation.referencesPostgreSQL Documentation. URL: https://www.postgresql.org/docsen
dc.relation.referencesHaupt S. E., Pasini A., Marzban C. Artificial Intelligence Methods in the Environmental Sciences. Springer, 2009. 424 p.en
dc.relation.referencesHTMX Documentation. High power tools for HTML. URL: https://htmx.org/docsen
dc.relation.referencesPodzigun D. Weather Forecasting Web Application: GitHub repository. URL: https://github.com/dimapodzihun/WeatherApp_course_project_web_deven
dc.date.accessioned2026-09-03T10:29:54Z
dc.date.available2026-09-03T10:29:54Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28863.pdf
Розмір:
754,71 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

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