Модель прогнозування продукції тваринництва за допомогою FB-Prophet
Кулик А. Б., Лісовська В. П., , Щекань Н. П.

Кулик А. Б., Лісовська В. П., , Щекань Н. П. Модель прогнозування продукції тваринництва за допомогою FB-Prophet. Проблеми економіки. 2025. №1. C. 367–373.
https://doi.org/10.32983/2222-0712-2025-1-367-373

Розділ: Математичні методи та моделі в економіці

УДК 004.94,330.4,338.4

Анотація:
У статті проаналізовано підходи до прогнозування чисельності поголів’я свиней у Полтавській області на основі методів аналізу часових рядів. Дослідження спрямоване на вдосконалення моделей, які враховують специфічні умови регіону, сезонні коливання, а також вплив зовнішніх факторів, таких як економічні та соціальні кризи. Основною метою роботи є прогнозування динаміки розвитку поголів’я свиней і визначення оптимального періоду для такого прогнозування. Для виконання дослідження використано модель Prophet, що дозволяє ефективно враховувати сезонні тренди, забезпечуючи високу точність прогнозів навіть у складних економічних умовах. Представлено динаміку чисельності поголів’я свиней за період 2007–2024 років, яку проілюстровано графічно. Проведено аналіз статистичних характеристик часового ряду, таких як середнє значення, середнє квадратичне відхилення, мінімальні та максимальні значення, асиметрія і ексцес. Визначено й оцінено точність прогнозу за допомогою метрик RMSE, MAE та MAPE для різних термінів прогнозування. Оптимальним виявився 12-місячний період прогнозу. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування отриманих моделей для обґрунтованого прийняття управлінських рішень у сфері тваринництва. Використання таких моделей сприяє оптимізації процесів планування, виробництва, зберігання та реалізації продукції, що дозволяє знизити ризики, пов’язані зі змінами ринкової кон’юнктури та зовнішніми загрозами. Розроблені підходи можуть стати основою для стратегічного планування розвитку аграрних підприємств, покращення їх економічних показників і забезпечення стабільності галузі. Отримані результати є цінними як для наукових досліджень, так і для практичної діяльності в агропромисловому секторі, забезпечуючи підтримку управлінських рішень на різних рівнях – від оперативного планування до розробки регіональних програм розвитку.

Ключові слова: часові ряди, прогнозування, модель Prophet, тваринництво.

Рис.: 3. Табл.: 3. Формул: 4. Бібл.: 14.

Кулик Анатолій Борисович – кандидат фізико-математичних наук, доцент, завідувач кафедри, кафедра вищої математики, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана (просп. Берестейський, 54/1, Київ, 03057, Україна)
Email: ankulyk@kneu.edu.ua
Лісовська Валентина Петрівна – кандидат фізико-математичних наук, доцент, професор, кафедра вищої математики, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана (просп. Берестейський, 54/1, Київ, 03057, Україна)
Email: lisovska@kneu.edu.ua
–
Щекань Надія Петрівна – старший викладач, кафедра вищої математики, Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана (просп. Берестейський, 54/1, Київ, 03057, Україна)
Email: shchekan.nadiia@kneu.edu.ua

Список використаних у статті джерел

Головне управління статистики в Полтавській області. URL: https://www.pl.ukrstat.gov.ua/
Khatib A. M. G., Yonar H., Abotaleb M., Mishra P., Yonar A., Karakaya K., Badr A., Dhaka V. Modeling and forecasting of egg production in India using time series models. Eurasian J Vet Sci. 2021. Vol. 37 (4). Р. 265–273. DOI: https://doi.org/10.15312/EurasianJVetSci.2021.352
Bina V., Bartosova J., Pribyl V. Anomaly detection in time series for smart agriculture. International Journal of Management, Knowledge and Learning. 2022. Vol. 11. DOI: https://doi.org/10.53615/2232-5697.11.177-186
Chadalavada R., Raghavendra S., Rekha V. Electricity requirement prediction using time series and Facebook’s PROPHET. Indian Journal of Science and Technology. 2020. Vol. 13 (47). Р. 4631–4645. DOI: https://doi.org/10.17485/IJST/v13i47.1847
Hasnain A., Sheng Y., Hashmi M. Z., Bhatti U. A., Hussain A., Hameed M., ... Zha Y. Time series analysis and forecasting of air pollutants based on prophet forecasting model in Jiangsu province, China. Frontiers in Environmental Science. 2022. Vol. 10. 945628. DOI: https://doi.org/10.3389/fenvs.2022.945628
Henchion M., Moloney A., Hyland J., Zimmermann J., McCarthy S. Review: Trends for meat, milk and egg consumption for the next decades and the role played by livestock systems in the global production of proteins. Animal. 2021. Vol. 15 (1). 100287. DOI: https://doi.org/10.1016/j.animal.2021.100287
Jha B. K., Pande S. Time series forecasting model for supermarket sales using FB-prophet. 5th International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC). IEEE, 2021. Р. 547–554. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCMC51019.2021.9418033
Kanthi S. S., Vallabaneni S. Entrepreneur Development Through Pig Farming. In: Rana, T., Soto-Blanco, B. (eds) Good Practices and Principles in Pig Farming. Livestock Diseases and Management. Springer, Singapore, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-97-4665-1_12
Kassenbayev G., Kerimova U., Rakhimzhanova G., Shalgimbayeva K. Animal husbandry market in Kazakhstan: Dynamics and prognosis. Scientific Horizons. 2024. Vol. 27 (4). Р. 176–188. DOI: https://doi.org/10.48077/scihor4.2024.176
Klaharn K., Ngampak R., Chudam Y., Salvador R., Jainonthee C., Punyapornwithaya V. Analyzing and forecasting poultry meat production and export volumes in Thailand: a time series approach. Cogent Food & Agriculture. 2024. Vol. 10 (1). DOI: https://doi.org/10.1080/23311932.2024.2378173
Omar M. A., Hassan F. A., Shahin S. E., El-Shahat M. The usage of the autoregressive integrated moving average model for forecasting milk production in Egypt (2022–2025). Open Veterinary Journal. 2024. Vol. 14 (1). Р. 256–265. DOI: https://doi.org/10.5455/OVJ.2024.v14.i1.22
Saiktishna C., Sumanth N. S. V., Rao M. M. S., Thangakumar J. Historical analysis and time series forecasting of stock market using FB prophet. 6th International conference on intelligent computing and control systems (ICICCS). IEEE, 2022. Р. 1846–1851. DOI: https://doi.org/10.1109/ICICCS53718.2022.9788231
Sharma K., Bhalla R., Ganesan G. Time series forecasting using FB-Prophet. Algorithms Computing and Mathematics Conference (ACM-2022). Chennai, India, 2022. Р. 59–65. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3445/PAPER_07.pdf
Zakhodym V. Methodology of modeling trends of livestock products market development. Podilian Bulletin: agriculture, engineering, economics. 2023. Vol. 38 (1). Р. 125–131. DOI: https://doi.org/10.37406/2706-9052-2023-1.18