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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 from COEP, Pune in 1979*M.E. Civil-Hydraulics, from 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*Well known Author in Marathi,English,Hindi and Esperanto fiction.*Knows Esperanto very Well.