Разработка Алгоритма Прогнозирования Будущих Тенденций

Современная информационная среда содержит огромное количество данных, доступных для анализа с использованием множества инструментов и методов исследования. Применение отдельных моделей и методов может быть ограничено, поэтому стоит использовать комбинированный подход, объединяющий методы функциональной и логической авторегрессии для более точного анализа трендов и тематик в информационной среде. Основная цель работы - разработать алгоритм для выявления и анализа будущих актуальных тематик с использованием методов авторегрессии. В работе был разработан эффективный алгоритм для выявления значимых тем в будущем. Процесс начинается с квантификации и нормализации данных, что существенно влияет на качество анализа. Основное внимание уделяется использованию метода авторегрессии для анализа долгосрочных тенденций и прогнозирования будущего развития данных. Алгоритм оценивает прогноз будущего развития и проводит анализ графических трендов для более детального изучения и моделирования будущей динамики данных. Коэффициент регрессии используется в качестве критерия качества, а завершением алгоритма является нахождение полиномиальной функции, что помогает выявить будущие актуальные темы для исследований. В целом, полученный алгоритм представляет собой эффективный инструмент для анализа и прогнозирования будущих тенденций на основе анализа исторических данных, способствуя выявлению перспектив развития технологий.