Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Information Technology
Title in original language Datizraces metožu pielietošana imitācijas modelēšanas rezultātu analīzei
Title in English Data Mining Techniques Application in Simulation Results Analysis
Department Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy
Scientific advisor Jelena Pečerska
Reviewer Dr. sc. ing.Jurijs Tolujevs
Abstract Maģistra darbs ir izstrādāts imitācijas modelēšanas rezultātu analīzes jomā, pielietojot datizraces metodes. Izvēlētās tēmas ietvaros tika izvirzīts mērķis: izpētīt datizraces metožu pielietošanas iespējas imitācijas modelēšanas rezultātu analīzes jomā, piedāvāt datizraces metožu pielietošanas shēmu modelēšanas rezultātu analīzei un nodemonstrēt to pielietošanu eksperimentālo datu analīzei. Tā sasniegšanai tika veikta datizraces metožu un imitācijas modelēšanas rezultātu veidu izpēte un to analīze. Teorētisko pētījumu rezultātā tika izstrādāta pieeja, kas sastāv no divām daļām un apvieno sevī datu audzēšanas un zināšanu atklāšanas pamatprincipus. Izstrādātā pieeja tika pielietota eksperimentālo datu analīzei. Pētījuma priekšmets – izbūvētā Simul8 programmatūrā masu apkalpošanas sistēmas (MAS) imitācijas modeļa rezultāti. Datu audzēšanas realizācijas rezultātā tika iegūta datu kopa, kas satur ieejas un izejas mainīgo vērtības par 700 eksperimentu realizācijām. Zināšanu atklāšanas realizācijas laikā tika pielietotas dažādas datizraces metodes, t.sk. korelācijas analīze, pudurošana un vairāki rezultātu vizualizācijas mehānismi, kuru kodi ir izstrādāti RStudio programmatūrā. Kopumā tika izstrādāti trīs eksperimenti, kas atbilst definētai datizraces metožu pielietošanas kombinācijai. Pēc eksperimentu rezultātiem tika noteiktas sakarības starp imitācijas modeļa ieejas un izejas mainīgajiem un definēti mērķa izejas mainīgie. Visi datu ieraksti tika sakārtoti pa grupām atbilstoši mērķa izejas mainīgo vērtībām un tika izvēlētā labākā grupa. Pēc eksperimentu rezultātiem konstatēts, kādas ieejas mainīgo vērtības ir raksturīgas katrai izveidotai grupai, īpaši labākai grupai. Pateicoties tam, no imitācijas modelēšanas rezultātiem tika iegūtas zināšanas un formulēti lēmumu principi. Balstoties uz iegūtajiem rezultātiem, tika secināts, ka datizraces metožu pielietošana imitācijas modelēšanas rezultātu analīzei palīdz risināt lietišķās problēmas dažādās sfērās, t.sk. MAS darbības efektivitātes uzlabošanā. Darba apjoms – 132 lpp., 26 tabulas, 67 attēli un 4 pielikumi.
Keywords datizrace, datu audzēšana, datu vizualizācija, imitācijas modelēšana, korelācijas analīze, pudurošanas metodes, rezultātu analīze, zināšanu atklāšana
Keywords in English clustering methods, correlation analysis, data farming, data mining, data visualization, knowledge discovery, results analysis, simulation
Language lv
Year 2018
Date and time of uploading 29.05.2018 18:30:26