Historický vývoj a predikce cen energetických komodit za využití umělé inteligence – Bc. Radek Rolínek
Bc. Radek Rolínek
Diplomová práce
Historický vývoj a predikce cen energetických komodit za využití umělé inteligence
Anotace:
Cílem této diplomové práce je analyzovat historický vývoj cen energetických komodit a vytvořit prediktivní modely pro jejich budoucí cenové trendy. Pro analýzu jsou použity pokročilé metody umělé inteligence, zejména neuronové sítě, s cílem zvýšit přesnost a spolehlivost predikcí. Výzkum zkoumá vliv historických událostí, ekonomických faktorů a regulačního prostředí na ceny komodit, jako je elektřina …víceAbstract:
The aim of this thesis is to analyze the historical development of energy commodity prices and develop predictive models for their future price trends. Advanced artificial intelligence methods, particularly neural networks, are employed to enhance the accuracy and reliability of predictions. The research examines the impact of historical events, economic factors, and regulatory environments on commodity …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 11. 12. 2024
Identifikátor:
https://is.vstecb.cz/th/ns4vg/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 12. 2. 2025
- Vedoucí: Ing. Jakub Horák, MBA
- Oponent: Ing. Michaela Koubková, Ph.D.
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
ROLÍNEK, Radek. \textit{Historický vývoj a predikce cen energetických komodit za využití umělé inteligence}. Online. Diplomová práce. České Budějovice: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/4yh1fv/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola technická a ekonomická v Českých BudějovicíchVysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
Magisterský studijní program / obor:
Podniková ekonomika / Podniková ekonomika - Ekonom výroby
Práce na příbuzné téma
-
Predikce vybrané komodity
Monika Hrubá -
Verification of binarised neural networks using ASP
Jindřich Matuška -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Cell Tracking Using Siamese Networks
Kristýna Janků -
Prostate Cancer Prediction with Graph Neural Networks
Štěpán Řihák -
Use of spiking neural networks
Václav HONZÍK -
Anomaly segmentation using neural networks
Václav Hloušek