Stacked Heterogeneous Neural Networks for Time Series Forecasting
المؤلفون المشاركون
Zaharia, Mihai Horia
Leon, Florin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-20، 20ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-05-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
20
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A hybrid model for time series forecasting is proposed.
It is a stacked neural network, containing one normal multilayer perceptron with bipolar sigmoid activation functions, and the other with an exponential activation function in the output layer.
As shown by the case studies, the proposed stacked hybrid neural model performs well on a variety of benchmark time series.
The combination of weights of the two stack components that leads to optimal performance is also studied.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Leon, Florin& Zaharia, Mihai Horia. 2010. Stacked Heterogeneous Neural Networks for Time Series Forecasting. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466943
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Leon, Florin& Zaharia, Mihai Horia. Stacked Heterogeneous Neural Networks for Time Series Forecasting. Mathematical Problems in Engineering No. 2010 (2010), pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466943
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Leon, Florin& Zaharia, Mihai Horia. Stacked Heterogeneous Neural Networks for Time Series Forecasting. Mathematical Problems in Engineering. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-20.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-466943
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-466943
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