Autoregressive Models and Artificial Neural Networks in Time Series Prediction

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F02%3A00007086" target="_blank" >RIV/60461373:22340/02:00007086 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Autoregressive Models and Artificial Neural Networks in Time Series Prediction

Popis výsledku v původním jazyce

The paper is devoted to the presentation possibilities in the MATLAB environment using namely the MATLAB Web Server. For statistical data analysis both MATLAB implemented functions and own algorithms have been used. The main goal of the paper is in analysis of methods of signal prediction by classical methods and using adaptive nonlinear algorithms. Both approaches have been tested by autoregressive models and by feed forward and recurrent artificial neural network model. The autoregressive model is based on SVD and QR methods. The determination of model quality has been verified by information tests including Akaike information criterion and mean squared error.

Název v anglickém jazyce

Autoregressive Models and Artificial Neural Networks in Time Series Prediction

Popis výsledku anglicky

The paper is devoted to the presentation possibilities in the MATLAB environment using namely the MATLAB Web Server. For statistical data analysis both MATLAB implemented functions and own algorithms have been used. The main goal of the paper is in analysis of methods of signal prediction by classical methods and using adaptive nonlinear algorithms. Both approaches have been tested by autoregressive models and by feed forward and recurrent artificial neural network model. The autoregressive model is based on SVD and QR methods. The determination of model quality has been verified by information tests including Akaike information criterion and mean squared error.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2002

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Sborník příspěvků 10. ročníku konference MATLAB 2002

ISBN

80-7080-500-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

435-442

Název nakladatele

VŠCHT Praha

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

7. 11. 2002

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—