Publikace detail

Municipal Revenue Prediction by Ensembles of Neural Networks and Support Vector Machines

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír

Rok: 2010

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: WSEAS Transactions on Computers

Název nakladatele: WSEAS Press

Místo vydání: Atény

Strana od-do: 1255-1264

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Predikce příjmů obcí pomocí sestav neuronových sítí a support vector machines	Obce musí věnovat zvýšenou pozornost předpovědi příjmů s ohledem na fiskální omezení. V současné době jsou používané pro předpovědi místních příjmů metody: posuzování, extrapolativní a deterministické modely . V tomto článku prezentujeme návrhy sestav neuronových sítí a support vector machines pro reálný regresní problém, tj. predikci obecních příjmů. Bázické prediktory, stejně jako lineární regresní modely, jsou používány jako benchmarkové metody. Dokazujeme, že neexistuje jediná metoda pro tvorbu sestav prediktorů vhodná pro tento regresní problém. Nicméně, sestavy support vector machines a neuronových sítí byly statisticky přesnější než bázické prediktory a lineární regresní modely.	Příjmy obcí; predikce; regrese; support vector machine; modelování; neuronové sítě
eng	Municipal Revenue Prediction by Ensembles of Neural Networks and Support Vector Machines	Municipalities have to to pay increasing attention to the importance of revenue prediction due to fiscal stress. Currently, judgmental, extrapolative, and deterministic models are used for municipal revenue prediction. In this paper we present the designs of neural network and support vector machine ensembles for a real-world regression problem, i.e. prediction of municipal revenue. Base learners, as well as linear regression models are used as benchmark methods. We prove that there is no single ensemble method suitable for this regression problem. However, the ensembles of support vector machines and neural networks outperformed the base learners and linear regression models significantly.	Municipal revenue; prediction; regression; support vector machine ensembles; modelling; neural network ensembles

Vyhledávání

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Ústavy

Pracoviště

Jak nás najdete?

Služby

Často hledáte