کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
10321777 | 660751 | 2015 | 30 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Neural Expert Weighting: A NEW framework for dynamic forecast combination
ترجمه فارسی عنوان
مقیاس کارشناس عصبی: یک چارچوب جدید برای ترکیب پیش بینی پویا
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترکیب پیش بینی، ترکیبی محدب، سری زمانی، شبکه های عصبی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Several empirical results on time series indicate that combining forecasts is, on average, better than selecting a single winning forecasting model. The success of the combination approach depends on how well the combination weights can be determined. Focusing on convex combinations - linear combinations with forecast weights constrained to be non-negative and to sum to unity - this paper proposes a new weight generation framework called Neural Expert Weighting (NEW). The framework generates dynamic weighting models based on neural networks, both relaxing in-sample performance dependence and abstracting statistical complexity. Assessed with 15 time series divided into two case studies - petroleum products and NN3 forecasting competition - the NEW models presented promising results.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 42, Issue 22, 1 December 2015, Pages 8625-8636
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 42, Issue 22, 1 December 2015, Pages 8625-8636
نویسندگان
Rafael de O. Valle dos Santos, Marley M.B.R. Vellasco,