Search
Now showing items 1-10 of 32
Prediction of energy load profiles
Predikce profilů spotřeby elektrické energie
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Fink, Jiří
Date Issued: 2017
Date of defense: 07. 09. 2017
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Prediction of energy load profiles is an important topic in Smart Grid technologies. Accurate forecasts can lead to reduced costs and decreased dependency on commercial power suppliers by adapting to prices on energy market, ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Predikce profilů spotřeby elektrické energie je důležitým tématem Smart Grid technologií. Přesné předpovědi mohou vést redukci cen a snížení závislosti na komerčních dodavatelích energie pomocí adaptace na ceny na energetickém ...
Modelování durace finančních transakčních dat
Modelling Duration of Financial Transaction Data
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Hendrych, Radek
Date Issued: 2019
Date of defense: 05. 09. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Tato práce se zabývá modelem ACD (autoregressive conditional duration), který se používá k modelování durací časových řad finančních transakčních dat. Nejprve je představen pojem durace a časové řady, a to intuitivně i ...
This bachelor thesis deals with ACD (autoregressive conditional duration) model, which is used to estimate durations of time series of financial transaction data. First, duration and time series are defined formally as ...
This bachelor thesis deals with ACD (autoregressive conditional duration) model, which is used to estimate durations of time series of financial transaction data. First, duration and time series are defined formally as ...
Mnohorozměrné modely zobecněné autoregresní podmíněné heteroskedasticity
Multivariate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity models
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Pešta, Michal
Date Issued: 2021
Date of defense: 02. 02. 2021
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Tato diplomová práce se věnuje představení některých přístupů k rozšíření jednoroz- měrného GARCH modelu do více dimenzí. Představujeme jednotlivé modely a věnujeme se metodám jejich odhadu. Dále uvádíme některé statistické ...
This master thesis deals with extension of the univariate GARCH model to multivari- ate models. We present individual models and deal with methods of their estimation. Then we describe some statistical tests for diagnosting ...
This master thesis deals with extension of the univariate GARCH model to multivari- ate models. We present individual models and deal with methods of their estimation. Then we describe some statistical tests for diagnosting ...
Kĺzavé priemery v časových radoch
Moving averages in time series
Klouzavé průměry v časových řadách
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Cipra, Tomáš
Date Issued: 2018
Date of defense: 13. 09. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: This thesis focuses on time series analysis usikng methods based on moving averages, especially the method based on the approximation of the trend compo- nent of a time series by polynomial functions. In the theoretical ...
Táto práca sa zaoberá analýzou časových radov metódami využívajucími kĺ- zavé priemery, špeciálne metódou založenou na aproximácii trendovej zložky časo- vého radu polynomiálnymi funkciami. Teoretická časť práce popisuje ...
Táto práca sa zaoberá analýzou časových radov metódami využívajucími kĺ- zavé priemery, špeciálne metódou založenou na aproximácii trendovej zložky časo- vého radu polynomiálnymi funkciami. Teoretická časť práce popisuje ...
Uživatelsky přívětivé prostředí pro práci s dynamickými Bayesovskými sítěmi
User Friendly Envioronment for Dynamic Bayesian Networks
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Kadlec, Rudolf
Date Issued: 2013
Date of defense: 02. 09. 2013
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Název práce: Uživatelsky přívětivé prostředí pro práci s dynamickými Bayesov- skými sítěmi Autor: Jan Vinárek Ústav: Kabinet software a výuky informatiky Vedoucí bakalářské práce: Mgr. Rudolf Kadlec, Kabinet software a ...
Title: User Friendly Environment for Dynamic Bayesian Networks Author: Jan Vinárek Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Mgr. Rudolf Kadlec, Department of Software and Computer Science ...
Title: User Friendly Environment for Dynamic Bayesian Networks Author: Jan Vinárek Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Mgr. Rudolf Kadlec, Department of Software and Computer Science ...
Echo state siete a ich využitie na predpovedanie časových radov
Echo state networks and their application in time series prediction
Echo state sítě a jejich využití na předpovídání časových řad
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Mráz, František
Date Issued: 2019
Date of defense: 14. 02. 2019
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Recurrent neural networks (RNN) enable to model dynamical sys- tems with variable input length. Their disadvantage is in inherently difficult trai- ning which means adjusting weights of connections between neurons connected ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...
Anomaly detection for stock market trading data
Detekce anomálií v datech z obchodování na burze
bachelor thesis (DEFENDED)
Advisor: Kofroň, Jan
Date Issued: 2020
Date of defense: 14. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Obchodování na burze je velmi komplexní téma, které zahrnuje spoustu náročných problémů. Jedním z těchto problémů je detekce anomálií. Detekce anomálií v reálném čase je velice náročný úkol, a proto tento problém zůstává ...
Stock trading is a very complex topic that involves a lot of challenging problems. One of these problems is anomaly detection in trading flow. Real-time anomaly detection in time series is a very complicated task and thus ...
Stock trading is a very complex topic that involves a lot of challenging problems. One of these problems is anomaly detection in trading flow. Real-time anomaly detection in time series is a very complicated task and thus ...
Nelineární neparametrické modely pro finanční časové řady
Nonlinear nonparametric models for financial time series
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Zichová, Jitka
Date Issued: 2012
Date of defense: 28. 05. 2012
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Práce se věnuje tématu nelineárních neparametrických modelů pro časové řady. Obsahuje základní informace o časových řadách a přehled různých mo- delů zmíněného typu i s metodami jejich odhadu. Podrobně jsou popsány modely ...
The thesis studies nonlinear nonparametric models used in time series analy- sis. It gives basic introduction to the time series and states different nonlinear nonparametric models including their estimates. Special attention ...
The thesis studies nonlinear nonparametric models used in time series analy- sis. It gives basic introduction to the time series and states different nonlinear nonparametric models including their estimates. Special attention ...
Pravdepodobnostná predpoveď v modeloch exponenciálneho vyrovnávania
Probability forecast in exponential smoothing models
Pravděpodobnostní předpověď v modelech exponenciálního vyrovnávání
diploma thesis (DEFENDED)
Advisor: Hudecová, Šárka
Date Issued: 2020
Date of defense: 07. 09. 2020
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Táto diplomová práca sa zaoberá využitím štatistických stavových modelov exponen- ciálneho vyrovnávania pri odhadovaní podmieneného pravdepodobnostného rozdelenia budúcich hodnôt časových radov. Jeho znalosť umožňuje počítať ...
This thesis deals with the use of statistical state space models of exponential smooth- ing for estimating the conditional probability distribution of future values of time series. This knowledge allows calculation of ...
This thesis deals with the use of statistical state space models of exponential smooth- ing for estimating the conditional probability distribution of future values of time series. This knowledge allows calculation of ...
Echo state siete a ich využitie na predpovedanie časových radov
Echo state networks and their application in time series prediction
Echo state siete a ich využitie na predpovedanie časových radov
bachelor thesis (NOT DEFENDED)
Advisor: Mráz, František
Date Issued: 2018
Date of defense: 06. 09. 2018
Faculty / Institute: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstract: Recurrent neural networks (RNN) enable to model dynamical sys- tems with variable input length. Their disadvantage is in inherently difficult trai- ning which means adjusting weights of connections between neurons connected ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...
Rekurentné neurónové siete (RNN) umožňujú modelovať dynamické systémy s premenlivou dĺžkou vstupu. Ich nevýhoda je v náročnom učení, teda ťažkom nastavovaní váh neurónov, ktoré sú v sieti spojené. Echo state siete (ESN) ...