Prognozowanie ceny ogórka szklarniowego za pomocą sieci neuronowych

• Autorzy: Francik S.

Warianty tytułu

EN

Forecasting a hothouse cucumber price with the use of neuron networks

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy opracowano modele wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe do prognozowania cen ogórka szklarniowego, przy czterech horyzontach prognoz. Porównano dokładności prognoz uzyskanych za pomocą różnych typów sieci neuronowych (liniowych, wielowarstwowych perceptronów i sieci o radialnych funkcjach bazowych). Jako najlepsze modele wybrano sieci liniowe, gdyż pozwalały na uzyskanie najdokładniejszych prognoz.

EN

Models using neuron networks to forecast hothouse cucumber prices have been developed in this research, with four forecast horisons. The accuracy of forecasts obtained with the use of various types of neuron networks (linear, multilayer perceptrons and radial base function networks) have been compared. The linear networks have been selected as the best models as they have generated the most accurate forecasts.

Słowa kluczowe

PL

sztuczne sieci neuronowe; prognozowanie; cena

EN

artificial neuron networks; forecasting; price

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Inżynierii Rolniczej
• Czasopismo: Inżynieria Rolnicza
• Rocznik: 2005
• Tom: R. 9, nr 14
• Strony: 91--97
• Opis fizyczny: Bibliogr. 3 poz., rys.

Twórcy

autor

Francik S.

• Akademia Rolnicza w Krakowie, Katedra Inżynierii Mechanicznej i Agrofizyki

Bibliografia

• Francik S. 2001. Możliwości zwiększenia dokładności prognoz technicznych uzyskiwanych z użyciem sztucznych sieci neuronowych. Inż. Rolnicza, 11(31), 69-75. Warszawa.
• Francik S. 2003. Możliwości wykorzystania SSN do prognozowania sprzedaży maszyn rolniczych w warunkach rynkowych. Inż. Rolnicza 12(54), 97-105.
• Francik S., Ślipek Z. 2000. Dokładność prognozy technicznej w zależności od architektury SSN. Pr. PIMR., 2, s.64-65.