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...

Full description

Bibliographic Details

Main Author:	Petrova Vasenska, Ivanka
Format:	Book Chapter
Language:	English
Subjects:	rady časové predvídanie modely prognostické učenie strojové inteligencia umelá softvér ruch cestovný
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!