DWY Time Series Decomposition Model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14610%2F14%3A00073307" target="_blank" >RIV/00216224:14610/14:00073307 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
DWY Time Series Decomposition Model
Popis výsledku v původním jazyce
This paper describes a novel approach for time series decomposition suitable for time series with strong dependency on weekly cycle. There are many models of time series description. The most popular are trend + seasonal + cyclic component decompositionand the Box-Jenkins methodology. The big advantage of decomposition models is very intuitive mapping of real world into mathematical model. These models are easily understandable even to common users without deep mathematical background. On the other hand, current decomposition models are not so much suitable for modeling of complex time series with more periodic components and asymmetric behavior during the period. The model proposed in this paper better fits more deep structured time series as it respects the asymmetric behavior of the time series during all of its' periods.
Název v anglickém jazyce
DWY Time Series Decomposition Model
Popis výsledku anglicky
This paper describes a novel approach for time series decomposition suitable for time series with strong dependency on weekly cycle. There are many models of time series description. The most popular are trend + seasonal + cyclic component decompositionand the Box-Jenkins methodology. The big advantage of decomposition models is very intuitive mapping of real world into mathematical model. These models are easily understandable even to common users without deep mathematical background. On the other hand, current decomposition models are not so much suitable for modeling of complex time series with more periodic components and asymmetric behavior during the period. The model proposed in this paper better fits more deep structured time series as it respects the asymmetric behavior of the time series during all of its' periods.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TA01010268" target="_blank" >TA01010268: Bezúdržbový PACS server pro menší zdravotnické organizace</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
International Conference on Software, Electronics & Industrial Engineering
ISBN
9789384468101
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
27-30
Název nakladatele
Planetary Scientific Research Centre
Místo vydání
Pattaya, Thailand
Místo konání akce
Pattaya
Datum konání akce
1. 1. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—