Porovnávanie a analýza metód predikcie časových radov v prostredí zvolenej organizácie

predikcia

časové rady

implementácia

návrh procesov

neurónove siete

• Zoznam obrázkov 9
  Zoznam tabuliek 10
  Zoznam symbolov a skratiek 11
  Slovník termínov 13
  Úvod 14
  1 Formulácia úlohy 15
  2 Úvod do časových radov 16
  2.1 Metodológia dolovania dát 16
  2.2 Základné delenia časových radov 18
  2.3 Základné typy charakteristík časových radov 19
  2.4 Modelovanie časových radov 20
  2.4.1 Modelovanie časových radov pomocou neurónových sieti 21
  2.4.2 Modelovanie časových radov pomocou ARMA a ARIMA modelov 25
  2.5 Trendové funkcie časových radov 28
  2.6 Miery presnosti zvolenej trendovej funkcie 29
  2.6.1 Exponenciálne vyrovnávanie časových radov 32
  3 Analýza metód predikcie časových radov v úlohách predikcie hustoty dopravy 35
  4 Navrhnutie modelu pre predikciu hustoty premávky na zvolenom diaľničnom úseku 38
  4.1 Pochopenie problému 38
  4.2 Pochopenie dát 39
  4.2.1 Pochopenie dát od Národnej diaľničnej spoločnosti 39
  4.2.2 Pochopenie dát od Slovenského hydrometeorologického ústavu 40
  4.2.3 Pochopenie dát o sviatkoch v okolitých krajinách 40
  4.3 Príprava dát 41
  4.3.1 Zmena štruktúry dát 41
  4.3.2 Vytvorenie procesu pre spojenie dát od NDS a sviatkov 43
  4.3.3 Vytvorenie procesu pre spojenie dát od SHMU 46
  4.4 Proces predikcie 48
  4.5 Vyhodnotenie modelu 53
  4.5.1 Optimalizácia parametrov modelu 55
  4.5.2 Vyhodnotenie experimentov 59
  4.6 Nasadenie modelu 61
  5 Záver 67
  Zoznam použitej literatúry 68
  Prílohy 69

• OSTERTÁGOVÁ, Eva. Aplikovaná štatistika v počítačovom prostredí MATLABu. 1. vydanie. Košice: Equilibria, s.r.o, 2012. ISBN 978-80-8143-006-0.
• HATRÁK, Michal. Ekonometria. 1. vydanie. Bratislava: IURA EDITION, s.r.o., 2007. ISBN 978-80-8078-150-7.
• PARALIČ, Ján. Objavovanie znalostí v databázach. 1. vydanie. Košice: Elfa, s.r.o., 2003.
• Chenyi Chen, Yin Wang, Li Li, Jianming Hu, Zuo Zhang, The retrieval of intra-day trend and its influence on traffic prediction, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 22, June 2012, Pages 103-118, ISSN 0968-090X, 10.1016/j.trc.2011.12.006.
• Eleni I. Vlahogianni, Matthew G. Karlaftis, John C. Golias, Optimized and meta-optimized neural networks for short-term traffic flow prediction: A genetic approach, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 13, Issue 3, June 2005, Pages 211-234, ISSN 0968-090X, 10.1016/j.trc.2005.04.007.
• Anthony Stathopoulos, Matthew G. Karlaftis, A multivariate state space approach for urban traffic flow modeling and prediction, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 11, Issue 2, April 2003, Pages 121-135, ISSN 0968-090X, 10.1016/S0968-090X(03)00004-4
• Hušek, R. Základy ekonometrické analýzy II. Praha: VŠE, 1998.
• Kvasnička, V., Beňušková, Ľ., & all., e. (1997). Úvod do teórie neurónových sietí. 1. vyd. Bratislava: Iris.
• Koncz, Peter : Aproximácia chýbajúcich údajov v psychologických dotazníkoch pomo-cou neurónových sietí. Diplomová práca. Prešov: Prešovská univerzita v Prešove, Filo-zofická fakulta, 2010. 106 s.