ROUSEK, Pavel a Jan MAREČEK. Use of neural networks for predicting development of USA export to China taking into account time series seasonality. Ad Alta: Journal of interdisciplinary research. Hradec Králové, Czech Republic: Magnanimitas, roč. 9, č. 2, s. 299-304. ISSN 1804-7890. 2019.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Use of neural networks for predicting development of USA export to China taking into account time series seasonality
Název česky Využití neuronových sítí pro predikci vývoje vývozu z USA do Číny s přihlédnutím k sezónnosti časových řad
Autoři ROUSEK, Pavel (203 Česká republika, garant, domácí) a Jan MAREČEK (203 Česká republika, domácí).
Vydání Ad Alta: Journal of interdisciplinary research, Hradec Králové, Czech Republic, Magnanimitas, 2019, 1804-7890.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50200 5.2 Economics and Business
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Kód RIV RIV/75081431:_____/19:00001684
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
UT WoS 000507312800053
Klíčová slova česky umělé neuronové sítě; časové řady; vývoj exportu; předpověď; vícevrstvé perceptronové sítě; sítě základní radiální funkce; sezónní výkyvy; Spojené státy; Čína
Klíčová slova anglicky artificial neural networks; time series; export development; prediction; multilayer perceptron networks; radial basis function networks; seasonal fluctuations; United States; China
Štítky MAE_a, RIV19, WOS
Změnil Změnila: Ing. Anna Palokha, učo 18083. Změněno: 22. 4. 2020 14:19.
Anotace
The objective of the contribution is to propose a methodology of taking into consideration the seasonal fluctuations in time series equalization using artificial neural networks on the example of the United States of America export to the People´s Republic of China. It resulted that all retained structures are applicable, but the retained MLP networks of the B alternative achieve better results. It has been proven that with the use of artificial neural networks, it is possible to predict the export development efficiency and with a high degree of accuracy, especially in the short term and considering specific seasonal fluctuations.
Anotace česky
Cílem příspěvku je navrhnout metodologii zohledňující sezónní výkyvy v časových řadách pomocí umělých neuronových sítí na příkladu exportu Spojených států amerických do Čínské lidové republiky. Výsledkem bylo, že všechny zachované struktury jsou použitelné, ale zachované sítě MLP alternativy B dosahují lepších výsledků. Bylo prokázáno, že s využitím umělých neuronových sítí je možné předvídat efektivitu vývoje exportu, a to s vysokou mírou přesnosti, zejména v krátkodobém horizontu a s ohledem na specifické sezónní výkyvy.
VytisknoutZobrazeno: 29. 3. 2024 15:35