Time Series Analysis using Neural Networks
Ritu Vijay

Наверх
Обратно
8 800 250-06-18
Менюx
КорзинаАвторизоватьсяНаши магазиныПомощь
Моя корзина: нет товаровx
Нет товаров
Оплата и доставка
x
Ваш город: Вудбридж, вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Вам доступны способы оплаты:
  • при получении заказа
  • предоплата RBK: банковские карты, терминалы оплаты и многое другое
  • банковский перевод для физ. лиц
  • банковский перевод для юр. лиц
Авторизоваться
Вудбридж
x
Выбор города

Ваш город: Вудбридж ?

Ваш город: Вудбриджизменить )
Пункты самовывоза
Вам нравится эта книга?  
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь на сайте, чтобы получить доступ к уникальному рекомендательному сервису «Буквоеда»
Вы можете заказать:
Подробнее о технологии 
Экономьте до 30% с бонусными баллами! При покупке вы получите
от 366 баллов
на свой бонусный счёт. Получить баллы и скидку
Вам доступны способы доставки:
  • отправка Почтой РФ (от 200 руб)
Способы оплаты

Описание

Artificial neural networks are suitable for many tasks in pattern recognition and machine learning. Unlike conventional techniques for time series analysis, an artificial neural network needs little information about the time series data and can be applied to a broad range of problems. The usage of artificial neural networks for time series analysis relies purely on the data that were observed. As Radial Basis networks with one hidden layer is capable of approximating any measurable function. An artificial neural network is powerful enough to represent any form of time series. The capability to generalize allows artificial neural networks to learn even in the case of noisy and/or missing data. Another advantage over linear models is the network's ability to represent nonlinear time series. Prediction of tides is very much essential for human activities and to reduce the construction cost in marine environment. This book presents an application of the artificial neural network with Radial basis function for accurate prediction of tides. This neural network model predicts the time series data of hourly tides directly while using an an efficient learning process.
далее Читать
Свернуть
   Читать далее
Год:2012
Страниц:60
ISBN:9783659211812
Формат:22.9cm x 15.2cm x 0.4cm
Код:pod 6049886
Авторы:Ritu, Vijay
Тематика:Информатика

Мнения и отзывы

Написать отзыв
 
Авторизуйтесь, чтобы оставить свой отзыв о товаре «Time Series Analysis using Neural Networks» Ritu Vijay
Содержательный отзыв длиною более 500 символов, который будет принят модератором, принесёт вам 15 баллов для участия в нашей бонусной программе!  
Правила начисления баллов за отзыв
1. Отзыв должен быть уникальным и содержательным;
2. Отзыв не должен содержать нецензурную брань;
3. Отзыв должен относиться к товару, на который он написан;
3.1 Мы не рекомендуем пересказ информации, указанной на странице товара, а также аннотации и содержания;
4. Запрещено в тексте указывать ссылки на сторонние ресурсы, а также адреса электронной почты;
5. Отзыв должен быть написан кириллицей;
6. Запрещено копировать отзывы, мнения и информацию с любых сайтов. Скопированные отзывы могут быть отклонены либо удалены - на усмотрение модератора;
7. Без спойлеров. Не надо рассказывать сюжет книги, многие хотели бы прочитать ее, не зная финала. Если вы всё-таки хотите написать полную историю, то мы будем благодарны, если в начале отзыва вы укажете {Внимание спойлеры};
8. При подсчете количества символов мы не учитываем пробелы, знаки препинания и так далее.

С товаром «Time Series Analysis using Neural Networks» часто покупают

x

Если Вы обнаружили ошибку в описании товара «Time Series Analysis using Neural Networks» Ritu Vijay, выделите её мышкой и нажмите: Ctrl+Enter. Спасибо!

©2006-2018, ООО «Буквоед»
8 800 250-06-18

Спасибо за ваше обращение.
Его номер - .

Ответ будет направлен на указанную почту в ближайшее время.

x
x