Machine prediction of US imports from the PRC in the context of mutual sanctions

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F75081431%3A_____%2F20%3A00002074" target="_blank" >RIV/75081431:_____/20:00002074 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2020/01/shsconf_ies_2019_01027.pdf" target="_blank" >https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2020/01/shsconf_ies_2019_01027.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Machine prediction of US imports from the PRC in the context of mutual sanctions
Popis výsledku v původním jazyce
Authors aim is to mechanically predict the import of the United States of America (USA) from the People's Republic of China (PRC). The trade restrictions of the USA and the PRC caused by the USAfeeling of imbalance of trade between the two states have significantly influenced not only the trade between the two players, but also the overall climate of international trade. The result of this paper is the finding that multilayer perceptron networks (MLP) appear to be an excellent tool for predicting USA imports from the PRC.
Název v anglickém jazyce
Machine prediction of US imports from the PRC in the context of mutual sanctions
Popis výsledku anglicky
Authors aim is to mechanically predict the import of the United States of America (USA) from the People's Republic of China (PRC). The trade restrictions of the USA and the PRC caused by the USAfeeling of imbalance of trade between the two states have significantly influenced not only the trade between the two players, but also the overall climate of international trade. The result of this paper is the finding that multilayer perceptron networks (MLP) appear to be an excellent tool for predicting USA imports from the PRC.

Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
SHS Web of Conferences: Innovative Economic Symposium - Potential of Eurasian Economic Union (IES)
ISBN
9782759890941
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
18
Strana od-do
—
Název nakladatele
EDP Sciences
Místo vydání
Les Ulis, France
Místo konání akce
České Budějovice, Česká republika
Datum konání akce
7. 11. 2019
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000648964700027

Podobné výsledky(10)