Využití modelů časových řad pro prognózování cenových fluktuací a jejich aplikace – Toai Kim Tran
Toai Kim Tran
Disertační práce
Využití modelů časových řad pro prognózování cenových fluktuací a jejich aplikace
Využití modelů časových řad pro prognózování cenových fluktuací a jejich aplikace
Anotace:
Tato disertační práce se zabývá využitím algoritmů strojového učení pro předpovídání trendů v časových řadách dat se zaměřením na finanční a meteorologické aplikace. Přesné předpovědi jsou důležité pro přijímání důležitých rozhodnutí v podnikání a technice. Studie zkoumá nové hybridní modely strojového učení, které předpovídají přesněji, a předložená práce také studuje efektivitu algoritmů a využití …víceAbstract:
This dissertation explores the use of machine learning algorithms for predicting trends in time series data, focusing on financial and weather applications. Accurate predictions are vital for making important decisions in business and engineering. The study develops new hybrid machine learning models that predict more accurately, and the presented work also studies algorithm efficiency and memory utilization …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 9. 11. 2023
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Roman Šenkeřík
- Oponent: Zuzana Komínková Opatková, Martin Kotyrba, Petr Šaloun
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
KIM TRAN, Toai. \textit{Využití modelů časových řad pro prognózování cenových fluktuací a jejich aplikace}. Online. Disertační práce. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2023. Dostupné z: https://theses.cz/id/qj9ykh/.
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita OstravaVŠB – Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyDoktorský studijní program / obor:
Informatika, komunikační technologie a aplikovaná matematika / Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Identifikace cílů RNA vazných proteinů pomocí Machine Learning algoritmů
Eliška Chalupová -
Application of machine learning algorithms for forest monitoring by satellite SAR data
Sweety Wadhwa -
Supervizorované algoritmy strojového učení pro analýzu průmyslových dat
Ondřej Budík -
Samoučící algoritmy strojového učení pro analýzu průmyslových dat
Jiří Jurík -
Vizualizace chování algoritmů strojového učení vzhledem k charakteru datových sad
Otakar Joch -
Algoritmy pro rozvrhování lidských zdrojů s využitím strojového učení
Roman Václavík -
Aplikace algoritmů strojového učení ve spektroskopii
Jakub Hruška -
Genetické algoritmy a jejich implementace v systému RapidMiner
Petr Šimandl