Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10655
Назва: FEATURE SELECTION FOR TIME-SERIES PREDICTION IN CASE OF NONDETERMINED ESTIMATION
Автори: Khmylovy, S. V.
Skobtsov, Y. A.
Ключові слова: data mining
evolutionary computations,
forecasting
time series
Дата публікації: 2010
Видавництво: ДонНТУ
Бібліографічний опис: Proceedings of Donetsk National Technical University. No 1, 2010, 110 р.
Короткий огляд (реферат): two sets of features can be compared just with some probability, so the existing methods should be modified. For this purpose we propose the use of Compact Genetic Algorithms (CGA) and present a scheme of feature selection. The step of genetic algorithm learning is modified for the case of stochastic estimation of a feature set. The results for Internet-traffic forecasting are obtained
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/10655
Розташовується у зібраннях:No1, 2010

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Khmylovy.pdf551,26 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.