Search results for "laikrindas"

showing 3 items of 3 documents

Robustas statistiskās metodes laikrindu analīzē

2019

Bakalaura darbā apskatītas robustas statistiskās metodes, ko piemēro laikrindām, ja datos ir izlēcēji. Aprakstīta robustā statistika, kāpēc tā ir nepieciešama, lūzuma punkts, novērtējumu definēšana. Apskatīti izlēcēju veidi, to ietekmes piemēri un varbūtību modeļi. Salīdzināti robustie un klasiskie novērtējumi dažādiem ARMA modeļiem. Robusta metode piemērota reālu datu piemēram.

M-novērtējumslaikrindas prognozēšanaMM-novērtējumsizlēcējiMatemātikarobusta statistika
researchProduct

Laikrindu modelēšana un prognozēšana ar statistiskiem un dziļās mašīnmācīšanās modeļiem

2022

Šajā maģistra darbā tiek aplūkota datu zinātnes problemātika – laikrindu prognozēšana ar statistiskiem un jaunākiem dziļās mašīnmācīšanās modeļiem. Mērķis ir salīdzināt trīs prognozēšanas modeļu veiktspēju un precizitāti, izmantojot veiktspējas mērījumus. Darbs teorētiskajā daļā 3., 4., un 5. nodaļās ir aprakstīta vispārējo laikrindu datu analīze, datu sagatavošana un galvenie statistisko modeļu ARIMA komponenti. Darba 6. nodaļa iepazīstina ar galvenajiem dziļās mašīnmācīšanās komponentiem un jaunākajām arhitektūrām – DeepAR un Temporal Future Transformer jeb TFT. Darbā praktiskajā daļā 7. un 8. nodaļās tiek izvērtētas statistisko un dziļās mašīnmācīšanās modeļu priekšrocības un trūkumi. Mo…

laikrindasDatorzinātneDeepARARIMAprognozēšanadziļā mašīnmācīšanās
researchProduct

Lielas dimensijas vektorautoregresīvo modeļu izmantošana prognozēšanai

2016

Vektorautoregresīvā procesa (VAR) modeļi ir parādījuši sevi, kā efektīva metode makroekonomisko laikrindu prognozēšanai. Taču VAR trūkums ir tāds, ka modeļa parametru telpa pieaug kvadrātiski, pievienojot modelim jaunu mainīgo. Tā kā mūsdienās valstu ekonomikas paliek savstarpēji saistītas, paliek aktuālāks jautājums par to, kā modelī iekļaut nemodelējamus ekzogēnos mainīgos. Vektorautoregresīvā procesa modelis ar ekzogēniem mainīgajiem (VAR-X ) ļauj iekļaut nemodelējamus mainīgos, taču tāpat sastopas ar dimensionalitātes problēmu. Lai uzlabotu retāka periodiskuma daudzdimensiju datu prognozēšanu, šajā darbā teorētiski izpētam regularizitētos VAR un VAR-X modeļus, kas izretina parametru tel…

laikrindasVAR-XMatemātikaPrognozēšanaVARLasso
researchProduct