Predikce časových řad pomocí hlubokých neuronových sítí – Bc. Matej Gallo
Bc. Matej Gallo
Master's thesis
Predikce časových řad pomocí hlubokých neuronových sítí
Time Series Prediction with Deep Neural Networks
Abstract:
Práca prezentuje najmodernejšie postupy v oblasti predikcie časových rád s použitím neurónových sietí. Dôraz je kladený hlavne na výhody použitia hlbokých neurónových sietí. Čast práce je venovaná experimentálnej implementácii vybraných neurónových modelov. Tieto modely sú následne porovnané s lineárnym modelom ARIMA.Abstract:
This thesis presents the state-of-the-art approaches in time series forecasting using the neural networks. An emphasis is put on effectiveness of deep neural networks. A part of the work is dedicated to experimental implementation of selected neural models. These models are subsequently compared to the linear ARIMA model.
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 12. 12. 2018
Identifier:
https://is.muni.cz/th/h3jqo/
Thesis defence
- Date of defence: 5. 2. 2019
- Supervisor: doc. RNDr. Tomáš Brázdil, Ph.D.
- Reader: Mgr. Aleš Křenek, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Informatics / Artificial Intelligence and Natural Language Processing
Theses on a related topic
-
Variational quantum eigensolver using particle swarm optimisation
Petr Matonoha -
Visualization of Digital Pathology Images and Results of Their Analyses Using Deep Neural Networks
Nikoleta Češeková -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Alzheimer's dementia recognition from spontaneous speech using deep neural networks
Mariia Buntovskikh -
Urban Change Monitoring with Neural Networks and Deep-Temporal Remote Sensing Data
Georg Zitzlsberger -
Image super sampling using deep neural networks
Ivan Gorbatenko -
Detection of IoT Cyberattacks in Smart Cities using Deep Neural Networks
Zeru Kifle Kebede -
Time Series Analysis of Stock Index Forecasting
Yue Zheng