Publikace detail

Modelling of the Gross Domestic Product Development by Computational Intelligence Methods

Autoři: Olej Vladimír

Rok: 2007

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 4th International Conference on Information Systems and Technology Management, TECSI-FEA USP

Název nakladatele: Universidade de Sao Paulo

Místo vydání: Sao Paulo

Strana od-do: 1732-1744

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování vývoje hrubého domácího produktu pomocí metod výpočetní inteligence	V článku se uvádí návrh frontálních a dopředných neuronových sítí bez předzpracování časových řad s učením na bázi genetických a eugenických algoritmů a Takagi-Sugeno fuzzy inferenční systém s předzpracováním časových řad pro predikci vývoje hrubého domácího produktu.
eng	Modelling of the Gross Domestic Product Development by Computational Intelligence Methods	The paper presents the possibility of the design of frontal neural networks and feed-forward neural networks (without pre-processing of inputs time series) with learning algorithms on the basis genetic and eugenic algorithms and Takagi-Sugeno fuzzy inference system (with pre-processing of inputs time series) in predicting of gross domestic product development by designing a prediction models whose accuracy is superior to the models used in praxis [1,2].	Gross domestic product;frontal neural networks;feed-forward neural networks;Takagi-Sugeno fuzzy inference systems;genetic and eugenic algorithms;EuSANE algorithm.

Search