Smoothing parameter selection in Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression using nature-inspired algorithm optimization
المؤلفون المشاركون
Bashir, Zaynah Amir
al-Jamal, Zakariyya Yahya
المصدر
Iraqi Journal of Statistical Science
العدد
المجلد 17، العدد 32 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 62-75، 14ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the context of Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression, the curve estimation is fully depending on the smoothing parameter.
at this point, the nature-inspired algorithms can be used as an alternative tool to find the optimal selection.
In this paper, a firefly optimization algorithm method is proposed to choose the smoothing parameter in Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression.
the proposed method will efficiently help to find the best smoothing parameter with a high prediction.
the proposed method is compared with four famous methods.
the experimental results comprehensively demonstrate the superiority of the proposed method in terms of prediction capability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bashir, Zaynah Amir& al-Jamal, Zakariyya Yahya. 2020. Smoothing parameter selection in Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression using nature-inspired algorithm optimization. Iraqi Journal of Statistical Science،Vol. 17, no. 32, pp.62-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1335138
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bashir, Zaynah Amir& al-Jamal, Zakariyya Yahya. Smoothing parameter selection in Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression using nature-inspired algorithm optimization. Iraqi Journal of Statistical Science Vol. 17, no. 32 (2020), pp.62-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1335138
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bashir, Zaynah Amir& al-Jamal, Zakariyya Yahya. Smoothing parameter selection in Nadaraya-Watson kernel nonparametric regression using nature-inspired algorithm optimization. Iraqi Journal of Statistical Science. 2020. Vol. 17, no. 32, pp.62-75.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1335138
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 73-75
رقم السجل
BIM-1335138
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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