Economic Implications of Deep Machine Learning for Tourism Time Series Forecast
Predpovedanie tokov aktívneho cestovného ruchu pomocou metód umelej neurónovej siete. Skúmanie, ktoré modely predpovedí časových radov - Exponenciálne vyrovnanie, TBATS, Auto ARIMA, Theta alebo LSTM majú lepší odhad presnosti a môžu byť v budúcnosti použité pre podobné úlohy na výskumné a praktické...
Enregistré dans:
| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | Chapitre de livre |
| Langue: | anglais |
| Sujets: | |
| Tags: |
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires: Economic Implications of Deep Machine Learning for Tourism Time Series Forecast
- Modern Time Series Forecasting with Python Explore Industry-Ready Time Series Forecasting Using Modern Machine Learning and Deep Learning
- Seasonality, non-stationarity and the forecasting of monthly time series.
- Machine Learning Forecasting of Industrial Production in Slovakia
- Forecasting Inflation in Slovakia Using Machine Learning
- Empirical Bayes methods for telecommunications forecasting.
- Forecasting Principles and Practice