PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2005 | Zarządzanie, finanse, ekonomia : warsztaty doktorskie '05 | 107--119
Tytuł artykułu

Falki w kontekście zastosowań ekonomicznych

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Teoria falek jest młodą, liczącą niespełna 20 lat dziedziną nauki. Dyscyplina ta zrodziła się pod wpływem idei płynącej z matematyki teoretycznej, ale szybko znalazła liczne zastosowania, między innymi w teorii aproksymacji, kompresji danych oraz badaniu różnorodnych zjawisk ekonomicznych. Uogólniając, można powiedzieć, że falki mają zastosowanie w sytuacjach, w których ma się do czynienia z realizacjami pewnych funkcji lub procesów stochastycznych. W niniejszej pracy, wykorzystujemy własności falek do przeprowadzenia predykcji szeregu czasowego. Prezentowana predykcja jest oparta na sieci falkowo-neuronowej, która jest odmianą sieci neuronowej, a w której tradycyjne funkcje aktywacji neuronów zastąpiono funkcjami falkowymi. Ponieważ niemal wszystkie ekonomiczne szeregi czasowe są obarczone błędami, stosujemy dwie metody predykcji. Pierwszą metodą przeprowadzamy predykcję bezpośrednio na oryginalnym ekonomicznym szeregu czasowym bez robienia redukcji zakłóceń, a drugą metodą wykonujemy predykcję po wcześniejszym usunięciu zakłóceń, np. średnią ruchomą. (fragment tekstu)
Twórcy
  • Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach, doktorant
Bibliografia
  • Aussem A., Murtagh F. (1998): A neuro-wavelet strategy for Web traffic forecasting. "Journal of Official Statistics", No 1, s. 65-87.
  • Białasiewicz J. (2000): Falki i aproksymacje. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
  • Cao L., Hong, Y., Fang H., He G. (1995): Predicting Chaotic Time Series with Wavelet Networks. "Physica D85", s. 225-238.
  • Farmer J.D., Sidorowich J.J.: Predicting chaotic time series. "Phys. Rev. Lett.", Vol. 59, s. 845-848.
  • Gao R., Tsoukalas L.H. (2001): Neural-wavelet methodology for load forecasting. "Journal of Intelligent & Robotic Systems", Vol. 31, No 1-3, s. 149-157.
  • Leland W., Taqqu M., Willinger W., Wilson D. (1994): On the Self-Similar Nature of Ethernet Traffic. "IEEE/ACM Transactions on Networking", No 2(1), s. 1-15.
  • Mallat S.G. (1989): Multiresolution approximation and wavelets orthonormal bases of L2 (R). "Trans. Amer. Math Soc.", No 1.
  • Nievergelt Y. (2001): Wavelets Made Easy. Birkhäuser, Boston.
  • Hggio T., Girosi E (1990): Networks for approximation and learning. "Proc. IEEE", Vol. 78, No 9.
  • Wojtaszczyk P. (2000): Teoria falek. PWN, Warszawa.
  • Yousefi'zadeh H. (2003): Neural Network Estimation of Packet Arrival Rate in Self-Similar Queuing Systems. Invited Paper. [in:] Proceedings of the Second Workshop on Fractals, Power Laws, and Other Next Generation Data Mining Tools. ACM SIGKDD Conference.
  • Zhang Q., Benveniste A. (1992): Wavelet networks. "IEEE Transaction on Neural Networks", Vol. 3, s. 889-898.
  • Zhang Q. (1997): Using wavelet network in nonparametric estimation. "IEEE Trans. Neural Networks", Vol 8 s. 227-236.
  • Zhang Q: Wavenet, Public domain Matlab toolbox. Anonymous FTP. ftp.irisa.fr.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171214765

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.