Exploiting time series models for pricing fluctuation forecasting and its application – Toai Kim Tran
Toai Kim Tran
Disertační práce
Exploiting time series models for pricing fluctuation forecasting and its application
Exploiting time series models for pricing fluctuation forecasting and its application
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
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/152738
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 26. 6. 2024
- Vedoucí: Roman Šenkeřík
- Oponent: Martin Kotyrba, Zuzana Komínková Opatková, Petr Šaloun
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
KIM TRAN, Toai. \textit{Exploiting time series models for pricing fluctuation forecasting and its application}. 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:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
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 -
The application of machine learning algorithms in credit scoring
Niguss Solomon Hailegnaw -
Algoritmy strojového učení pro zpracování událostí z fázově citlivého OTDR
Přemysl Till -
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 -
Rozhodovací algoritmy na notebooku Jupyter
Michael Mandík