Bc. Miroslav JUROSZ
Bachelor's thesis
Predikční algoritmy a jejich porovnání
Prediction algorithms and their comparison
Abstract:
Předmětem této bakalářské práce je představit vybrané metody pro predikci časových řad a následně demonstrovat jejich aplikaci na různých typech časových řad. Teoretická část charakterizuje časové řady, definuje lineární modely predikce a modely pro predikce pomocí neuronových sítí. Praktická část se zabývá rozborem nastavení těchto modelů a následným aplikováním na několik různých typů časových řad …moreAbstract:
The aim of this bachelor thesis is to introduce selected time series prediction methods and subsequently to demonstrate their application on different types of time series Theoretical part describes time series, defines linear models of prediction and models of prediction for neural networks. Practical part focuses on settings for prediction models and application of these models to different types …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 22. 4. 2020
Accessible from:: 31. 12. 2999
Thesis defence
- Supervisor: PhDr. RNDr. Martin Žáček, Ph.D.
Citation record
The right form of listing the thesis as a source quoted
JUROSZ, Miroslav. Predikční algoritmy a jejich porovnání. Ostrava, 2020. bakalářská práce (Bc.). OSTRAVSKÁ UNIVERZITA. Přírodovědecká fakulta
Full text of thesis
Accessibility: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: OSTRAVSKÁ UNIVERZITA, Přírodovědecká fakultaUniversity of Ostrava
Faculty of ScienceBachelor programme / field:
Applied Information Science / Applied Information Science
Theses on a related topic
-
Modely DNN pro zpracování různorodých dat
Natálie RAŠKOVÁ -
Experimenty s moderními modely neuronových sítí pro vícetřídní klasifikaci českého textu
Daniel CÍFKA -
Statistické jazykové modely založené na neuronových sítích
Tomáš Mikolov -
Prediktivní modely pro odhad poptávky B2B odběratelů velkoobchodu
Adam Nekola -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Dekompozice a předpovědi v časových řadách
Kristína Šramková -
Časové řady a jejich vyhodnocování pomocí softwaru Mathematica
Veronika Šauerová -
Ekonomické časové řady
Josef ŠEFFL