Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
Rozpoczęte w 2005 roku badania nad możliwością wykorzystania algorytmu genetycznego do prognozowania szeregów czasowych wykazały, że wspomniany algorytm dzięki swojej elastyczności może być pomocny i na tym polu. Zaproponowano wówczas uogólnienie podejścia znanego z metody naiwnej prostej, polegające na uzmiennieniu opóźnienia obserwacji tworzącej prognozę ex post, o czym szerzej w dalszej części pracy. Wciąż jednak rozwiązania wymagają pewne kwestie, wśród których wymienimy pojawianie się pośród danych obserwacji o nietypowych wartościach. Rzutują one na dekompozycję szeregu, a co za tym idzie również na jakość otrzymywanych prognoz. W prezentowanej pracy postanowiono poradzić sobie z wyżej wspomnianym problemem korzystając z metod poszukiwania rozwiązania optymalnego funkcji wielomodalnej. W tym celu sięgnięto po takie modyfikacje selekcji chromosomów, które naśladują znane z przyrody zjawisko występowania nisz ekologicznych i przystosowanych do nich gatunków. Porównano dwa podejścia: preselekcję i liniową funkcję udziału w odniesieniu do danych rzeczywistych pochodzących z giełdy warszawskiej. (fragment tekstu)
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
143--152
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- Uniwersytet Łódzki
Bibliografia
- Gajda J.B.: Prognozowanie i symulacje a decyzje gospodarcze. C.H. Beck, Warszawa 2001.
- Goldberg D.: Algorytmy genetyczne i ich zastosowania. WNT, Warszawa 1995.
- Gwiazda T.: Algorytmy genetyczne - wstęp do teorii. T.D.G. S. cyw., Warszawa 1995.
- Kazakov D.: Evolutionary Algorithms with Extended Fitness. Department of Computer Science, University of York, UK. Technical report YCS 370, 2004.
- Konarzewska I., Karwacki Z.: Planowanie i kontrola kosztów - wybrane problemy statystyczne. Zarządzanie organizacjami w świetle wyzwań XXI wieku - od teorii do praktyki. Wydawnictwo Naukowe Wyższej Szkoły Kupieckiej 2005.
- Kucharski A.: O pewnym zastosowaniu algorytmów genetycznych do prognozowania szeregów czasowych. Prace Naukowe. Akademia Ekonomiczna, Wrocław 2007.
- Kucharski A.: Wykorzystanie algorytmów genetycznych do krótkookresowych prognoz na giełdzie papierów wartościowych. Konferencja naukowa Rynek kapitałowy - skuteczne inwestowanie. Uniwersytet Szczeciński, Szczecin 2007.
- Michalewicz Z.: Algorytmy genetyczne + struktury danych = programy ewolucyjne. WNT, Warszawa 1996.
- Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Red. M. Cieślak. PWN, Warszawa 2001.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171336695