Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
Detail publikace
ŠTENCL, M. POPELKA, O. ŠŤASTNÝ, J.
Originální název
Time Series forecasting using machine learning methods
Typ
článek v časopise - ostatní, Jost
Jazyk
angličtina
Originální abstrakt
In this paper we concentrate on prediction of future values based on the past course of that variable, traditionally these are solved using statistical analysis - first a time-series model is constructed and then statistical prediction algorithms are applied to it in order to obtain future values. This paper describes Radial Basis Functions (RBF) Neural Network and Two-level Grammatical Evolution. Both these methods are applied to solve prediction of simplified numerical time series. Sample dataset includes forty generated observations and the goal is to predict five future values.
Klíčová slova
Genetic Algorithm, Prediction of Time Series, RBF Neural Network
Autoři
ŠTENCL, M.; POPELKA, O.; ŠŤASTNÝ, J.
Rok RIV
2009
Vydáno
1. 10. 2009
ISSN
1581-9973
Periodikum
Information Society
Ročník
Číslo
A/1
Stát
Slovinská republika
Strany od
66
Strany do
69
Strany počet
4
BibTex
@article{BUT47303, author="Michael {Štencl} and Ondřej {Popelka} and Jiří {Šťastný}", title="Time Series forecasting using machine learning methods", journal="Information Society", year="2009", volume="2009", number="A/1", pages="66--69", issn="1581-9973" }