Ocena modeli neuronowych wykorzystywanych w zagadnieniach modelowania i prognozowania

• Autorzy: Paweł Lula

Warianty tytułu

The Assessment of Neural Networks Models Used in Modelling and Forecasting

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Tematem pracy jest zagadnienie wyznaczania błędów ex post i ex ante dla prognoz uzyskiwanych za pomocą modelu neuronowego. Zaprezentowano również możliwości zastosowania obliczonych wartości błędu do oceny jakości sieci oraz wyznaczania prognoz przedziałowych. Dla zobrazowania omawianej metody zaprezentowano wyniki obliczeń dotyczące amerykańskiego rynku nieruchomości.

EN

The methods of estimating and applying of ex post and ex ante errors for neural network models are presented. The ex post errors are useful during neural network training and assessment. The prediction errors (ex ante errors) may be computed by the bootstrap method. The results are helpful for estimation of confidence intervals for output variable. A numerical example is presented for illustration.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Sieci neuronowe; Prognozy gospodarcze; Modelowanie procesów gospodarczych; Materiały konferencyjne; Metody samowsporne

EN

Neural networks; Economic forecast; Economic process modeling; Conference materials; Bootstrap

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2000
• Tom: 7
• Numer: nr 874 Klasyfikacja i analiza danych : teoria i zastosowania
• Strony: 122--128

Twórcy

autor

Paweł Lula

Bibliografia

• Cieślak M. (red.), Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1997.
• Harrison D. Jr., Rubinfeld D., Hedonic Housing Prices and the Demand for Clean Air. Journal of Environmental, Economics and Management, Vol. 5,1978.
• Rojas R., Neural Networks. A Systematic Introduction. Springer-Verlag, 1996.
• Tadeusiewicz R., Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993.
• Zeliaś A., Teoria prognozy. PWE, Warszawa 1997.