121 "Інженерія програмного забезпечення". Магістерські роботи

Постійне посилання зібрання

https://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/3784

Переглянути

Перегляд 121 "Інженерія програмного забезпечення". Магістерські роботи за Автор "Anar Aliiev Shikhaly ogly"

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Нелінійна регресійна модель для прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java та розробка програмного забезпечення для її реалізації
    (2024) Алієв Анар Шихалі огли; Anar Aliiev Shikhaly ogly; Пухалевич А.В.
    Актуальність теми. Прогнозування розміру програмних проектів на ранніх стадіях розробки допомагає в управлінні ресурсами, плануванні часу, бюджету та в зменшенні ризиків. Кращу якість мають моделі, що побудовані під певні архітектуру, мову програмування, фреймворк, тип програмного забезпечення. Для e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, моделі не знайдено. Проте у сучасному світі електронна комерція швидко розвивається, що потребує нових архітектурних рішень. Одним із таких рішень є використання мікросервісів, тому актуальною є задача побудови двохфакторної нелінійної регресійної моделі для прогнозування розміру мікросервісних ecommerce додатків на Java. Мета дослідження. Мета дослідження полягає в підвищенні достовірності прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, шляхом побудови двохфакторної нелінійної регресійної моделі. Об’єкт дослідження. В якості об’єкту дослідження виступає процес прогнозування розміру мікросервісних e-commerce додатків на Java. Предмет дослідження. Предметом дослідження є нелінійні регресійні моделі прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів. Методи дослідження. При дослідженні використовувалися методи теорії ймовірностей, математичної статистики, лінійного та нелінійного регресійного аналізу. Наукова новизна одержаних результатів. Виконано удосконалення нелінійної двохфакторної регресійної моделі прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів, за рахунок використання нормалізуючого перетворення десятковий логарифм та вилучення багатовимірних 4 викидів. Це дало змогу підвищити достовірність даного прогнозування в порівнянні з побудованою двохфакторною лінійною регресійною моделлю. Практичне значення отриманих результатів В кваліфікаційній роботі програмно реалізована модель для прогнозування розміру e-commerce додатків на Java, що розробляються на базі мікросервісів. Це дає змогу автоматизувати, скоротити час та підвищити достовірність прогнозування на ранніх етапах роботи над проектом. Апробація результатів досліджень. Результати досліджень, що викладені в роботі, були представлені на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Сучасні інформаційні системи і технології» (29 листопада 2024 р., м. Херсон, м. Хмельницький). Публікації. Результати досліджень викладені в 1 роботі.