Andere Kunden interessierten sich auch für
![Modelli di inventario]( "Modelli di inventario")
Modelli di inventario39,99 €![Analisi statistica delle serie temporali - Modelli di cointegrazione e VECM]( "Analisi statistica delle serie temporali - Modelli di cointegrazione e VECM")
Analisi statistica delle serie temporali - Modelli di cointegrazione e VECM55,99 €![Utilizzo di modelli di miscela di classi latenti per definire gli endotopi di sepsi]( "Utilizzo di modelli di miscela di classi latenti per definire gli endotopi di sepsi")
Utilizzo di modelli di miscela di classi latenti per definire gli endotopi di sepsi23,99 €![Il linguaggio delle macchine: Comprendere i grandi modelli linguistici]( "Il linguaggio delle macchine: Comprendere i grandi modelli linguistici")
Il linguaggio delle macchine: Comprendere i grandi modelli linguistici39,99 €![Modelli nel dominio del tempo nell'analisi del tasso di criminalità aggregato in Nigeria]( "Modelli nel dominio del tempo nell'analisi del tasso di criminalità aggregato in Nigeria")
Modelli nel dominio del tempo nell'analisi del tasso di criminalità aggregato in Nigeria26,99 €![Modelli di fragilità del tasso di cura a miscela bayesiana]( "Modelli di fragilità del tasso di cura a miscela bayesiana")
Modelli di fragilità del tasso di cura a miscela bayesiana51,99 €![Calcolo statistico con l'apprendimento automatico]( "Calcolo statistico con l'apprendimento automatico")
Calcolo statistico con l'apprendimento automatico43,99 €
Questo libro esplora l'applicazione di varie serie temporali e tecniche di apprendimento automatico per modellare e prevedere il traffico aereo nazionale. Fornisce uno studio completo degli approcci previsionali tradizionali e moderni. Presenta un'ampia rassegna della letteratura sulla modellazione del traffico aereo, che comprende i metodi tradizionali delle serie temporali (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) e le tecniche avanzate di apprendimento automatico (FFNN, MLP, LSTM). È inclusa anche un'analisi comparativa di questi metodi, che ne evidenzia i punti di forza e i limiti. Inoltre, viene esplorata la stima bayesiana dei parametri del modello SARIMA. I parametri stimati e le previsioni sono confrontati con l'approccio tradizionale della massima verosimiglianza. La ricerca viene ampliata introducendo modelli misti, approcci ibridi e semplici tecniche di mediazione per migliorare l'accuratezza della previsione. L'efficacia di questi modelli viene valutata attraverso un'analisi comparativa.