Warianty tytułu
Języki publikacji
Abstrakty
The paper presents the results of the testing effectiveness of the integrated model in the short-term forecasting of demand for telephone services in 24-hour cycles. The linear regression model with dichotomous (binary) independent variables was integrated with the feed forward neural network. The regression model was used as a filter of modelled variability of the demand. The neural network was used to model residual variability. The research shows that the integrated model has a higher possibility of approximation and prediction in comparison to the non-integrated linear regression model. The research study was based on data provided by the selected telecommunications network operator. The range of empirical material consisted of hourly counted seconds of outgoing calls and generated by network subscribers in various analytical sections.(original abstract)
Czasopismo
Rocznik
Numer
Strony
72--83
Opis fizyczny
Twórcy
autor
- The State University of Applied Sciences in Płock, Poland
Bibliografia
- Begg, I. (2010). Europe 2020 and employment. Intereconomics, 45, 146-151.
- Box, G.E.P., Jenkins, G.M., Reinsel, G.C. (1994). Time Series Analysis. Forecasting and Control. Englewood Clifs: Prentice Hall.
- Cieślak, B. (ed.) (2004). Prognozowanie gospodarcze. Metody i ich zastosowanie. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
- Dittmann, P. (2004). Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Kraków: Oficyna Ekonomiczna.
- Europe 2020. A strategy for smart, sustainable and inclusive growth. Communication from the Commission, European Commission. Brussels 3.3.2010. Downloaded from: http://www. buildup.eu/sites/default/files/content/ com2010_2020en01.pdf (accessed 22 July 2015).
- Kiełtyka, L. (ed.) (2000). Inteligentny System Prognozowania, zasady funkcjonowania, zastosowania. Częstochowa: Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej.
- Lula, P. (1999). Jednokierunkowe sieci neuronowe w modelowaniu zjawisk ekonomicznych. Kraków: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie.
- Makridakis, S., Wheelwright, S.C. (1989). Forecasting Methods for Management. New York: J. Wiley.
- Makridakis, S., Wheelwright, S.C., Hyndman, R.J. (1998). Forecasting Methods and Applications. New York: J. Wiley.
- Masters, T. (1993). Practical Neural Network Recipes in C++. San Diego: Academic Press, Inc.
- Muraszkiewicz, M. (2000). Eksploracja danych dla telekomunikacji. Downloaded from: http:// www.ploug.org. pl/showhtml.php?file=konf_00/materialy_00 (accessed 2 July 2015).
- Nadolny, M. (2011). Podstawowe modele dyfuzji dóbr telekomunikacyjnych. In: J. Łyka (ed.), Wybrane modele matematyczne w ekonomii. Globalizacja i rozwój (pp. 70-108). Wrocław: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego.
- Presidency Conclusions. Lisbon European Council of 23rd and 24th March 2000. Downloaded from: http://www.europarl.europa.eu/summits/lis1_en.htm (accessed 24 Jun 2015).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171460490