Napovedovanje vzporednih časovnih vrst s strojnim učenjemBINDAS, JANEZ (Avtor) Kononenko, Igor (Mentor) genetski algoritminelinearna regresijapredobdelava podatkovkonstrukcija atributovvzporedne časovne vrsteMagistrsko delo obravnava napovedovanje vzporednih časovnih vrst s strojnim učenjem. Vzporedne časovne vrste so časovne vrste, katerih vrednosti se spreminjajo v času ob enakih časovnih intervalih, kot je npr. ura ali dan istočasno za vse časovne vrste. Primer take časovne vrste so borzni tečaji, kjer se za vsak vrednostni papir posebej tvori ena časovna vrsta vzporedno s časovnimi vrstami ostalih vrednostnih papirjev. Doprinos magistrske naloge je v novem kombiniranem algoritmu za napovedovanje vzporednih časovnih vrst, ki vsebuje genetski algoritem in nelinearno regresijo. Genetski algoritem je uporabljen za iskanje sita in nelinearne funkcije, ki opisujeta model. Za izračunanje neznanih koeficientov funkcije se uporablja numerična metoda nelinearne regresije. Novo predlagani algoritem je primerljiv glede točnosti in mere dobička z obstoječimi algoritma strojnega učenja. Prednost je da za vhodne podatke ne rabi posebnih predobdelav podatkov, dokler so le ti polni. Druga prednost je tudi, da ponuja razlago, kako so podatki odvisni med sabo. Slabost algoritma pa je njegova časovna potratnost, ki smo se ji v delu delno izognili s paralelizacijo.20182018-11-14 11:55:08Magistrsko delo/naloga105247sl