title: Neural networks using in the problem of forecasting the procurement of goods
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Котина Елена Дмитриевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kotina Elena Dmitrievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Балавнев Данил Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Balavnev Danil Andreevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozyncenko Vladimir Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054651
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26478
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе были рассмотрены существующие решения для прогнозирования необходимого количества товара. Проанализированы подходы к прогнозированию временных рядов. Разработана, обучена и протестирована нейронная сеть  для прогнозирования закупок. Создано веб-приложения для взаимодействия с ней.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Graduation work is devoted to the development of forecasting system for purchasing of goods. Various existing solutions were considered. The approaches to forecasting time series are analyzed. A neural network for procurement forecasting has been developed, trained, and tested. Web application has been developed to interact with it.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Прогнозирование временных рядов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM- сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Рекуррентные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети для прогнозирования закупок.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Time series forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSTM networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks for procurement forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural networks using in the problem of forecasting the procurement of goods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование нейронных сетей в задаче прогнозирования закупок товаров
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26478/1/vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 963,85 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Balavnev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26478/2/reviewSV_otzyv_Balavnev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 574,86 kB