Locally weighted learning for arma time series
Other Title(s)
استخدام أسلوب التعلم المحلي المرجح للتنبؤ بالسلاسل الزمنية
Joint Authors
al-Hindi, Hindi Abd Allah
al-Shawadfi, Jamal A. M.
Source
Issue
Vol. 28, Issue 3 (30 Sep. 2003), pp.1-10, 10 p.
Publisher
Mansoura University Faculty of Engineering
Publication Date
2003-09-30
Country of Publication
Egypt
No. of Pages
10
Main Subjects
Topics
Abstract AR
يقدم هذا البحث استخدام أسلوب التعلم المحلي المرجح للتنبؤ بالسلاسل الزمنية التـي تتبع نماذج (ARMA(p,q.
و يهدف البحث إلى التعرف على إمكانيات هذا الأسلوب في التنبـؤ بالسلاسل الزمنية.
و قد تم عشوائيا توليد عينات مقابلة لنماذج عديدة من السلاسل الزمنية و تـم تقسيم هذه العينات إلى مجموعتين.
المجموعة الأولى استخدمت لتقدير معـالم أسـلوب الـتعلم المحلي المرجح في حين أن المجموعة الثانية استخدمت لتقييم أداؤه.
و تمت مقارنة نتائج أسلوب التعلم المحلي المرجح مع النتائج التي تم الحصول عليها من استخدام نماذج بـوكس و جينكنـز لتقدير السلاسل الزمنية.
و أوضحت النتائج أن أسلوب التعلم المحلي المرجح تفوق على نمـاذج بوكس و جينكنز بناء على المعايير المستخدمة لتقييم الأسلوبين و هي متوسط الانحرافات المربعة و متوسط الانحرافات المطلقة و نسبة البيانات المقدرة باستخدام أسلوب التعلم المحلـي المـرجح و التي تكون أقرب إلى البيانات الفعلية من تقديرات نماذج بوكس و جينكنز.
Abstract EN
This paper deals with the application of locally weighted learning for forecasting time series corresponding to a wide range of ARMA(p,q) models.
The objective of this paper is to explore the feasibility of locally weighted learning in time series forecasting.
The study adopted a simulation approach to generate random samples corresponding to different time series models.
The samples were divided into two sets: training and test sets.
The training set was used to estimate the parameters of the locally weighted learning whereas the test set was used to test its performance.
The results of the locally weighted learning were compared to those obtained from using Box-Jenkins modeling approach.
The results of the study show that locally weighted learning outperforms Box-Jenkins modeling approach based on the criteria used which are mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE) and ratio of the estimated data points closer to actual data points (Ratio).
American Psychological Association (APA)
al-Shawadfi, Jamal A. M.& al-Hindi, Hindi Abd Allah. 2003. Locally weighted learning for arma time series. Mansoura Engineering Journal،Vol. 28, no. 3, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368699
Modern Language Association (MLA)
al-Shawadfi, Jamal A. M.& al-Hindi, Hindi Abd Allah. Locally weighted learning for arma time series. Mansoura Engineering Journal Vol. 28, no. 3 (Mar. 2003), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368699
American Medical Association (AMA)
al-Shawadfi, Jamal A. M.& al-Hindi, Hindi Abd Allah. Locally weighted learning for arma time series. Mansoura Engineering Journal. 2003. Vol. 28, no. 3, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-368699
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 9-10
Record ID
BIM-368699