![](/images/graphics-bg.png)
A Novel Multilevel-SVD Method to Improve Multistep Ahead Forecasting in Traffic Accidents Domain
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-02-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Here is proposed a novel method for decomposing a nonstationary time series in components of low and high frequency.
The method is based on Multilevel Singular Value Decomposition (MSVD) of a Hankel matrix.
The decomposition is used to improve the forecasting accuracy of Multiple Input Multiple Output (MIMO) linear and nonlinear models.
Three time series coming from traffic accidents domain are used.
They represent the number of persons with injuries in traffic accidents of Santiago, Chile.
The data were continuously collected by the Chilean Police and were weekly sampled from 2000:1 to 2014:12.
The performance of MSVD is compared with the decomposition in components of low and high frequency of a commonly accepted method based on Stationary Wavelet Transform (SWT).
SWT in conjunction with the Autoregressive model (SWT + MIMO-AR) and SWT in conjunction with an Autoregressive Neural Network (SWT + MIMO-ANN) were evaluated.
The empirical results have shown that the best accuracy was achieved by the forecasting model based on the proposed decomposition method MSVD, in comparison with the forecasting models based on SWT.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Barba, Lida& Rodríguez, Nibaldo. 2017. A Novel Multilevel-SVD Method to Improve Multistep Ahead Forecasting in Traffic Accidents Domain. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141111
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Barba, Lida& Rodríguez, Nibaldo. A Novel Multilevel-SVD Method to Improve Multistep Ahead Forecasting in Traffic Accidents Domain. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141111
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Barba, Lida& Rodríguez, Nibaldo. A Novel Multilevel-SVD Method to Improve Multistep Ahead Forecasting in Traffic Accidents Domain. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141111
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141111
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)