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Modèles de prévision multi-échelle - 9783030069506
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Dernière mise à jour le 19 avr. 2024 17:40:33 CEST. Afficher toutes les modificationsAfficher toutes les modifications
Caractéristiques de l'objet
- État
- Book Title
- Multiscale Forecasting Models
- ISBN
- 9783030069506
- Publication Year
- 2019
- Type
- Textbook
- Format
- Paperback
- Language
- English
- Publication Name
- Multiscale Forecasting Models
- Item Height
- 235mm
- Publisher
- Springer Nature Switzerland A&G
- Item Width
- 155mm
- Subject
- Computer Science, Mathematics
- Item Weight
- 238g
- Number of Pages
- 124 Pages
À propos de ce produit
Product Information
This book presents two new decomposition methods to decompose a time series in intrinsic components of low and high frequencies. The methods are based on Singular Value Decomposition (SVD) of a Hankel matrix (HSVD). The proposed decomposition is used to improve the accuracy of linear and nonlinear auto-regressive models. Linear Auto-regressive models (AR, ARMA and ARIMA) and Auto-regressive Neural Networks (ANNs) have been found insufficient because of the highly complicated nature of some time series. Hybrid models are a recent solution to deal with non-stationary processes which combine pre-processing techniques with conventional forecasters, some pre-processing techniques broadly implemented are Singular Spectrum Analysis (SSA) and Stationary Wavelet Transform (SWT). Although the flexibility of SSA and SWT allows their usage in a wide range of forecast problems, there is a lack of standard methods to select their parameters. The proposed decomposition HSVD and Multilevel SVD are described in detail through time series coming from the transport and fishery sectors. Further, for comparison purposes, it is evaluated the forecast accuracy reached by SSA and SWT, both jointly with AR-based models and ANNs.
Product Identifiers
Publisher
Springer Nature Switzerland A&G
ISBN-13
9783030069506
eBay Product ID (ePID)
13046585545
Product Key Features
Publication Name
Multiscale Forecasting Models
Format
Paperback
Language
English
Subject
Computer Science, Mathematics
Publication Year
2019
Type
Textbook
Number of Pages
124 Pages
Dimensions
Item Height
235mm
Item Width
155mm
Item Weight
238g
Additional Product Features
Country/Region of Manufacture
Switzerland
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