Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,017,957
Building a multi-output hybrid model for interval-valued time series forecasting
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Thuy-Linh Le, Duc Sy Nguyen, Le Nhat Hoang Tran, Vy-Tang Thi Khanh
Nơi đăng:
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng;
S
ố:
18;
Từ->đến trang
: 51-54;
Năm:
2020
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Time series analysis and forecasting is an attractive research area over the last few years, especialy in interval-valued time series. Financial market is an example; a useful model may be of great interest to home brokers who do not possess sufficient knowledge to invest in such companies. In this paper, multi-input multi-output least square support vector regression (MIMO-LSSVR) is an improved algorithm based on support vector machine (SVM), with the combination of the sliding-window algorithm is proposed for interval-valued time series forecasting, a new branch in time series analysis field. The experiment shows MIMO-S-LSSVR positive outcomes than previous results. A retest using twotime series data sets in three years demonstrates that the proposed model is a promising alternative for interval-valued time series forecasting
ABSTRACT
Time series analysis and forecasting is an attractive research area over the last few years, especialy in interval-valued time series. Financial market is an example; a useful model may be of great interest to home brokers who do not possess sufficient knowledge to invest in such companies. In this paper, multi-input multi-output least square support vector regression (MIMO-LSSVR) is an improved algorithm based on support vector machine (SVM), with the combination of the sliding-window algorithm is proposed for interval-valued time series forecasting, a new branch in time series analysis field. The experiment shows MIMO-S-LSSVR positive outcomes than previous results. A retest using twotime series data sets in three years demonstrates that the proposed model is a promising alternative for interval-valued time series forecasting
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn