Hledat
Zobrazují se záznamy 1-3 z 3
Sezónne exponenciálne vyrovnávanie
Seasonal exponential smoothing
Sezónní exponenciální vyrovnávání
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Cipra, Tomáš
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 21. 06. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: This thesis deals with the issues of time series modeling, where seasonal component is present. Principles of basic seasonal exponential smoothing methods: simple and double exponential smoothing, Holt's method, which are ...
Táto práca sa zaoberá problematikou modelovania časových radov s výskytom sezónnej zložky. Na začiatku je popísaný princíp základných metód exponenciálneho vyrovnávania: jednodnoduché a dvojité exponenciálne vyrovnávanie, ...
Táto práca sa zaoberá problematikou modelovania časových radov s výskytom sezónnej zložky. Na začiatku je popísaný princíp základných metód exponenciálneho vyrovnávania: jednodnoduché a dvojité exponenciálne vyrovnávanie, ...
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
Bakalářská práce (OBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2019
Datum obhajoby: 14. 02. 2019
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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) ...
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
Bakalářská práce (NEOBHÁJENO)
Vedoucí práce: Mráz, František
Datum publikování: 2018
Datum obhajoby: 06. 09. 2018
Fakulta / součást: Matematicko-fyzikální fakulta / Faculty of Mathematics and Physics
Abstrakt: 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) ...