PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

An artificial neural network based on time series prediction system with distributed computing

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
In section 1, some aspects of time series forecasting are introduced. Two subsequent sections briefly discuss the application of multi-layer feed-forward neural networks for making predictions based on past data, and the automation of this process. The paper is concluded with a summary of an experiment consisting of running an implementation of an automated ANN based prediction system on examples of real life time series data, and basic conclusions drawn from some of the results of this experiment.
Rocznik
Tom
Strony
32--40
Opis fizyczny
Bibliogr. 10 poz., rys.
Twórcy
autor
  • Gdynia Maritime University Poland
Bibliografia
  • [1] Brillinger D.R., Time series. Data analysis and theory, Holt, Rinehart & Winston, 1974.
  • [2] Russell S., Norvig P., Artificial Intelligence: A Modern Approach (3rd Edition), Prentice Hall, 2009.
  • [3] Schalkoff R.J., Artificial Neural Networks (McGraw-Hill International Editions: Computer Science Series), McGraw-Hill Education (ISE Editions), 1997.
  • [4] Pinkus A., Acta Numerica 1999: Volume 8 (Acta Numerica), Vol. 8, Cambridge University Press, 1999.
  • [5] Bielińska E., Prognozowanie ciągów czasowych, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007.
  • [6] Osowski S., Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2000.
  • [7] Heaton J., http://www.heatonresearch.com/encog/
  • [8] http://www.gridgain.com/
  • [9] http://maven.apache.org/
  • [10] Hyndman R., Time series data library, http://datamarket.com/data/list/?q=provider:tsdl 2011.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-65716053-b45a-4df0-8025-2ac8a74bf00c
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.