| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:seeAlso
| |
| Description
| - This project will deal mainly with forecasting of discrete economic and financial time series. The intent of this project is to predict these deterministic chaotic time series better than traditional econometric or statistical methods. We will solve thisaim by the neural and fuzzy neural approach, and by using of advanced statistical (econometric) methods for economic time series modelling. Neural computational methods have recently been applied to some of these problems, however, no fuzzy neural structures were used. The idea is to solve some specific problems of time series forecasting and formulate them explicitly in terms of neural networks. The design and experimentations with feedforward architectures or with recurrent networks approximating the true extrapolation mapping by nonlinear functions, parametrized by the weights and thresholds of the network is intended. After the neural network training has been performed, the resulting neural network may be used to obtain point (en)
- Projekt se zabývá prognózováním diskrétních ekonomických, finančních časových řad. Jeho cílem je vývoj predikčních metod pro deterministické chaotické časové řady, které poskytují lepší výsledky než tradiční statistické nebo ekonometrické metody. Řešení tohoto cíle je založené na neuronových a fuzzy neuronových sítích a pokročilých statistických a ekonometrických modelovacích technikách. Výpočetní postupy založené na neuronových sítích byly v posledním období aplikované na některé tyto problémy, avšak nebyly aplikované a zkoumané fuzzy neuronovými strukturami. Předpokládá se explicitní řešení těchto problémů metodami data miningu, modely s formalizovaným aparátem v termech neuronových sítí, experimentování s přímo vazbovými sítěmi s možností přímého přepojení vstupů s výstupy nebo s aplikací rekurentních modelů a fuzzy neuronové sítě, aproximující skutečné extrapolační zobrazení pomocí nelineárních funkcí parametrizovaných váhami a prahovými hodnotami sítí. Po odhadu parametrů těchto modelů,
|
| Title
| - Advanced statistical and econometric techniques for modelling and forecasting of economic time series (en)
- Pokročilé statistické a ekonometrické techniky pro modelování a predikci ekonomických časových řad
|
| skos:notation
| |
| http://linked.open...avai/cep/aktivita
| |
| http://linked.open...kovaStatniPodpora
| |
| http://linked.open...ep/celkoveNaklady
| |
| http://linked.open...datumDodatniDoRIV
| |
| http://linked.open...i/cep/druhSouteze
| |
| http://linked.open...ep/duvernostUdaju
| |
| http://linked.open.../cep/fazeProjektu
| |
| http://linked.open...ai/cep/hlavniObor
| |
| http://linked.open...hodnoceniProjektu
| |
| http://linked.open...vai/cep/kategorie
| |
| http://linked.open.../cep/klicovaSlova
| - nonlinear andnonparametric models; statistical learning from data; neural networks; fuzzy logic (en)
|
| http://linked.open...ep/partnetrHlavni
| |
| http://linked.open...inujicichPrijemcu
| |
| http://linked.open...cep/pocetPrijemcu
| |
| http://linked.open...ocetSpoluPrijemcu
| |
| http://linked.open.../pocetVysledkuRIV
| |
| http://linked.open...enychVysledkuVRIV
| |
| http://linked.open...lneniVMinulemRoce
| |
| http://linked.open.../prideleniPodpory
| |
| http://linked.open...iciPoslednihoRoku
| |
| http://linked.open...atUdajeProjZameru
| |
| http://linked.open.../vavai/cep/soutez
| |
| http://linked.open...usZobrazovaneFaze
| |
| http://linked.open...ai/cep/typPojektu
| |
| http://linked.open...ep/ukonceniReseni
| |
| http://linked.open.../cep/vedlejsiObor
| |
| http://linked.open...ep/zahajeniReseni
| |
| http://linked.open...jektu+dodavatelem
| - Projekt si v podstatě vytyčil dva cíle. Prvním cílem byl vývoj ekonometrických modelů založených na pokročilých inteligentních technikách jako jsou neuronové a fuzzy neuronové sítě. V tomto prvním cíli řešitelé zkoumali a prověřovali možné vylepšení pred (cs)
- We have set two goals for this project. The first one was developing econometric models based on advanced intelligent techniques such as neural and fuzzy neural networks. In this case, the researches investigated and tested potential improvement of forec (en)
|
| http://linked.open...tniCyklusProjektu
| |
| http://linked.open.../cep/klicoveSlovo
| - neural networks
- statistical learning from data
- nonlinear andnonparametric models
|
| is http://linked.open...vavai/riv/projekt
of | |
| is http://linked.open...vavai/cep/projekt
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)