Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Time series prediction based on averaging values via neural networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F14%3AA1501BBA" target="_blank" >RIV/61988987:17310/14:A1501BBA - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Time series prediction based on averaging values via neural networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper introduces a development method for time series prediction based on averaging values. The experimental part will focus on teaching more neural networks with the same topology and settings that will solve the same problem (time series). The resulting values for training and test set are averaged depending on how many neural networks are involved in the calculation. The experimental part is focused on testing of periodic time series with different topologies and neural network settings. The results of prediction are compared with ARIMA models.

  • Název v anglickém jazyce

    Time series prediction based on averaging values via neural networks

  • Popis výsledku anglicky

    This paper introduces a development method for time series prediction based on averaging values. The experimental part will focus on teaching more neural networks with the same topology and settings that will solve the same problem (time series). The resulting values for training and test set are averaged depending on how many neural networks are involved in the calculation. The experimental part is focused on testing of periodic time series with different topologies and neural network settings. The results of prediction are compared with ARIMA models.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

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

    Advances in Intelligent Systems and Computing

  • ISBN

    978-3-319-07400-9

  • ISSN

    2194-5357

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    261-270

  • Název nakladatele

    Springer International Publishing

  • Místo vydání

    London

  • Místo konání akce

    Ostrava

  • Datum konání akce

    23. 6. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku