- Tytuł:
-
Sieci Kohonena jako narzędzie wspomagające budowę prognoz kombinowanych
Self-Organizing maps as a tool supporting the construction of combined forecasts - Autorzy:
- Perzyńska, Joanna
- Powiązania:
- https://bibliotekanauki.pl/articles/449693.pdf
- Data publikacji:
- 2017
- Wydawca:
- Zachodniopomorska Szkoła Biznesu w Szczecinie
- Tematy:
-
modele ekonometryczne
prognozy kombinowane
sztuczne sieci neuronowe
sieci Kohonena
artificial neural network
combined forecasts
econometric models
Self-Organizing Maps - Opis:
-
W artykule przedstawiono propozycję wykorzystania sieci Kohonena we wstępnym etapie budowy prognoz kombinowanych. Przy pomocy sieci Kohonena można podzielić zbiór dostępnych modeli na rozłączne klasy, a następnie dokonać redukcji ich liczby. Prognozy składowe prognoz kombinowanych wyznacza się wówczas na podstawie modeli należących do różnych klas, co ma zapewnić niepowielanie informacji oraz zwiększyć dokładność prognoz kombinowanych. Ilustracją rozważań o charakterze teoretycznym jest przykład empiryczny, w którym prognozy (indywidualne i kombinowane) wyznaczono dla zmiennej mikroekonomicznej wykazującej wahania sezonowe. Przeprowadzone badania potwierdziły użyteczność zaproponowanej metody.
In the paper, the author presents suggestion of application of Self-Organizing Maps in the preliminary stage of construction of combined forecasts. Using the SOM, the set of available models can be divided into disjoint classes and then reduced. The component forecasts are then determined on the basis of models belonging to different classes, to ensure that information is not duplicated and to increase the accuracy of the combined forecasts. The illustration of theoretical considerations is the empirical example, in which individual and combined forecasts are calculated for economic variable with seasonal fluctations. The research confirms the usefulness of the suggested method. - Źródło:
-
Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek; 2017, 2(52); 77-85
2657-3245 - Pojawia się w:
- Zeszyty Naukowe ZPSB Firma i Rynek
- Dostawca treści:
- Biblioteka Nauki
Artykuł