Intelligent data processing system

Abstract

The paper explores and demonstrates efficient methods for time series analysis and forecasting using Python, focusing on weather data from 2013 to 2017. Qualification work will include data preprocessing techniques such as normalization and denoising, and will use Fourier transforms and gradient descent for curve fitting. The goal is to identify patterns and predict future data points using machine learning models built with TensorFlow and evaluated using visualization and error metrics. Weather forecasting is critical to various industries, but forecasting weather conditions remains a challenging task due to the complexity and variability of climate data. This task shows how this problem can be solved using modern methods of time series analysis and machine learning. The focus is on processing weather data from 2013 to 2017 to identify patterns and develop forecasting models. The problem lies in the efficient processing of noisy data, the application of appropriate normalization and transformation methods, and the selection of reliable algorithms to increase the accuracy and reliability of predictions.

У роботі досліджено та продемонструвати ефективні методи аналізу та прогнозування часових рядів за допомогою Python, зосередившись на погодних даних з 2013 по 2017 рік. Кваліфікаційна робота включатиме методи попередньої обробки даних, такі як нормалізація та зменшення шуму, а також буде використовувати перетворення Фур'є та градієнтний спуск для підгонки кривих. Метою є виявлення закономірностей і прогнозування майбутніх точок даних, використовуючи моделі машинного навчання, побудовані за допомогою TensorFlow і оцінені за допомогою візуалізації та метрик помилок. Прогнозування погоди має вирішальне значення для різних галузей, проте передбачення погодних умов залишається складним завданням через складність та мінливість кліматичних даних. Це завдання показує як можна вирішити цю проблему, використовуючи сучасні методи аналізу часових рядів та машинного навчання. Основна увага приділяється обробці погодних даних з 2013 по 2017 рік для виявлення закономірностей і розробки моделей прогнозування. Проблема полягає в ефективній обробці зашумлених даних, застосуванні відповідних методів нормалізації та трансформації, а також у виборі надійних алгоритмів для підвищення точності та надійності прогнозування.