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Bei der Analyse mit ANN werden oft verrauschte, nicht-stationäre Daten für die Zeitreihenvorhersage berücksichtigt. Dieses Buch befasst sich mit verschiedenen Datenvorverarbeitungsmethoden und wie diese die Vorhersagegenauigkeit von künstlichen neuronalen Netzen erhöhen. Die Wahl der richtigen Konfiguration eines ANN ist eine nicht triviale Aufgabe, und die erzielten Ergebnisse werden durch die Anwendung verschiedener Kriterien und den Austausch von Versuchs- und Testreihen sowie durch Randomisierung überprüft, so dass sie auch unter extremen Bedingungen anwendbar sind.

Produktbeschreibung
Bei der Analyse mit ANN werden oft verrauschte, nicht-stationäre Daten für die Zeitreihenvorhersage berücksichtigt. Dieses Buch befasst sich mit verschiedenen Datenvorverarbeitungsmethoden und wie diese die Vorhersagegenauigkeit von künstlichen neuronalen Netzen erhöhen. Die Wahl der richtigen Konfiguration eines ANN ist eine nicht triviale Aufgabe, und die erzielten Ergebnisse werden durch die Anwendung verschiedener Kriterien und den Austausch von Versuchs- und Testreihen sowie durch Randomisierung überprüft, so dass sie auch unter extremen Bedingungen anwendbar sind.
Autorenporträt
*B.E. Civil, COEP, Pune, 1979 *M.E. Civil-Hydraulics, B.V.D.U.C.O.E., Pune *M.A. French, Pune University *Diplome de la Langue, French *Diplome d'Etudes Moderne Francaise, Paris *Diploma in Japanese, Pune University, foreign Languages Department *Bekannter Autor in Marathi, Englisch, Hindi und Esperanto fiction. *Kennt Esperanto sehr gut.