Sales time series modeling using Box-Jenkins methodology and rbf neural networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F47813059%3A19240%2F09%3A%230002970" target="_blank" >RIV/47813059:19240/09:#0002970 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Sales time series modeling using Box-Jenkins methodology and rbf neural networks

Popis výsledku v původním jazyce

We examine the class of RBF neural network models for the approximation models of a sales time series provided by a firm and make comparisons their approximation accuracy with the models based on the Box-Jenkins methodology. The similarity between RBF networks and fuzzy models is noted. Time series approximation by applying RBF neural networks or fuzzy models and comparisons between two types of RBF networks and statistical models are discussed at length. Using the disposable data a very appropriate model is the soft RBF network. It is also interesting to note that the most computationally intensive models, i. e. models based on the Box-Jenkins methodology, is newer considered ?best?

Název v anglickém jazyce

Sales time series modeling using Box-Jenkins methodology and rbf neural networks

Popis výsledku anglicky

We examine the class of RBF neural network models for the approximation models of a sales time series provided by a firm and make comparisons their approximation accuracy with the models based on the Box-Jenkins methodology. The similarity between RBF networks and fuzzy models is noted. Time series approximation by applying RBF neural networks or fuzzy models and comparisons between two types of RBF networks and statistical models are discussed at length. Using the disposable data a very appropriate model is the soft RBF network. It is also interesting to note that the most computationally intensive models, i. e. models based on the Box-Jenkins methodology, is newer considered ?best?

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

AH - Ekonomie

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA402%2F08%2F0022" target="_blank" >GA402/08/0022: Nejnovější inteligentní metodologie pro modelování a predikci ekonomických časových řad</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Applied Natural Sciences 2009

ISBN

978-80-8105-127-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

—

Název nakladatele

University of SS. Cyril and Methodius in Trnava, Faculty of Natural Sciences

Místo vydání

Trnava

Místo konání akce

Trnava

Datum konání akce

1. 1. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—