Отрывок: Б.4 Работа с модулем Для начала работы с модулем прогнозирования туристической активности, необходимо нажать на кнопку «Прогнозы» в верхнем меню окна информационной системы «Электронная путевка» (рисунок Б.1). Далее в окне модуля прогнозирования (рисунок Б.2) необходимо выбрать необходимый прогноз, задать даты прогнозирования и нажать на кнопку «Сформировать». После чего пользователю отобразится прогноз, сформированный 64 согласно введенн...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Сенкевич А. А. | ru |
dc.contributor.author | Лезин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Графкин А. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | модуль информационной системы | ru |
dc.coverage.spatial | регрессионные модели | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование данных | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование туристической активности | ru |
dc.creator | Сенкевич А. А. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625133133 | ru |
dc.identifier.citation | Сенкевич, А. А. Исследование зависимостей и прогнозирование туристической активности : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. А. Сенкевич ; рук. работы И. А. Лезин; рец. А. В. Графкин ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электр. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Целью данной выпускной квалификационной работы магистра является разработка модуля прогнозирования деятельности туристического рынка Российской Федерации в рамках информационной системы «Электронная путевка».Работа реализованного модуля основана на авторегрессионной модели скользящего среднего, модели экспоненциального сглаживания и нейросетевой модели, обучаемой при помощи алгоритма обратного распространения ошибки.Создана информационно-логическая модель модуля информационной системы в нотации UML с помощью CASE-средства Draw.io.и ER модель базы данных с помощью инструмента Oracle Data Modeler.В качестве СУБД используется СУБД PostgreSQL 9.6.Модуль реализован на языке Java с помощью свободной интегрированной среды разработки приложений IntelliJ IDEA 2017.1. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 2,0 Мб) | ru |
dc.title | Исследование зависимостей и прогнозирование туристической активности | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.9 | ru |
dc.textpart | Б.4 Работа с модулем Для начала работы с модулем прогнозирования туристической активности, необходимо нажать на кнопку «Прогнозы» в верхнем меню окна информационной системы «Электронная путевка» (рисунок Б.1). Далее в окне модуля прогнозирования (рисунок Б.2) необходимо выбрать необходимый прогноз, задать даты прогнозирования и нажать на кнопку «Сформировать». После чего пользователю отобразится прогноз, сформированный 64 согласно введенн... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Сенкевич_Антон_Андреевич_Исследование_зависимостей_прогнозирование.pdf | 2.07 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.