Forecasting time series with noticeable fractality
Închide
Conţinutul numărului revistei
Articolul precedent
Articolul urmator
752 1
SM ISO690:2012
TERZI, Dmitri. Forecasting time series with noticeable fractality. In: Studia Universitatis Moldaviae (Seria Ştiinţe Exacte şi Economice), 2014, nr. 2(72), pp. 239-243. ISSN 1857-2073.
EXPORT metadate:
Google Scholar
Crossref
CERIF

DataCite
Dublin Core
Studia Universitatis Moldaviae (Seria Ştiinţe Exacte şi Economice)
Numărul 2(72) / 2014 / ISSN 1857-2073 /ISSNe 2345-1033

Forecasting time series with noticeable fractality

Pag. 239-243

Terzi Dmitri
 
Moldova State University
 
 
Disponibil în IBN: 10 iulie 2015


Rezumat

The article considers the main stages of forecasting by neural networks, opportunities and benefits of their use for prediction of time series with a visible fractality. In the examples predictability is determined by the R/S-analysis and can be used to select an appropriate prediction method, including the method of neural networks.

Previziunea seriilor dinamice cu fractalitate vizibilă. În articol sunt abordate principalele etape de previziune prin rețelele neuronale, oportunitățile și avantajele de utilizare a acestora pentru previziunea a serii de timp cu o fractalitate vizibilă. În exemplele aduse o predictibilitate se determină prin R/S-analiză şi poate fi utilizată pentru a selecta o metodă de predicție adecvată, inclusiv metoda reţelelor neuronale.

Cuvinte-cheie
Artificial Neural Networks, methods of forecasting, predictability,

R/S analysis, training samples, sliding window, persistent value.