Le livre commence par analyser les capacités des réseaux neuronaux dynamiques et le flux de travail nécessaire pour obtenir des prédictions à travers les réseaux. Nous nous penchons ensuite sur les typologies des réseaux neuronaux couramment utilisés pour la prédiction de séries chronologiques, ainsi que sur leur mise en oeuvre, leur analyse et leur optimisation. Le contenu se poursuit avec le développement des réseaux neuronaux multicouches et leurs applications pour la prédiction. L'évolutivité et l'efficacité des réseaux neuronaux pour la prédiction grâce à l'adaptation des technologies de mégadonnées telles que le traitement parallèle et le calcul distribué sont abordées ci-dessous. Tout le contenu est illustré à l'aide d'applications MATLAB et SIMULINK qui clarifient la méthodologie.
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