Modelování hrubého domácího produktu pomocí frontálních neuronových sítí

Marek Slavík

Master's thesis

Modelling of Gross Domestic Product by Frontal Neural Networks

Abstract:

Diplomová práce je zaměřena na návrh modelů frontálních neuronových sítí pro predikci hrubého domácího produktu. Pro učení neuronové sítě je použit index vedoucích ekonomických indikátorů a jeho difúzní index, jimž odpovídá procentuální změna hrubého domácího produktu. Následně je v diplomové práci řešen způsob modelování trendových složek těchto indexů pomocí klouzavých průměrů a exponenciálních vyrovnání. Je zde definována frontální neuronová síť a zmíněny další neuronové sítě vhodné pro predikci. V další části práce jsou analyzovány navržené modely frontálních neuronových sítí.

Abstract:

This diploma work deals with a suggestion for simulating frontal neural network model for prediction of gross domestic product. For training frontal neural network is applied index of leading economics indicators and diffusion index of leading economics indicators, for which belongs percentage change of gross domestic product. In next part of this diploma work is solved method of modelling trend elements of this indexes by moving averages and exponential adjustements. There is defined frontal neural network and another neural networks that is available for prediction. In last part of this diploma are analyzed models of frontal neural networks.

Keywords

predikce HDP, IVEI, DIVEI, časová řada, neuronové sítě vhodné pro predikci, frontální neuronové sítě, Back-Propagation, SNNS

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 25. 5. 2007

Thesis defence

• Date of defence: 18. 6. 2007
• Supervisor: prof. Ing. Vladimír Olej, CSc.

University of Pardubice

Faculty of Economics and Administration

Master programme / field:
System Engineering and Informatics / Informatics in Public Administration