31. Napovedovanje časovnih vrst s strojnim učenjemNina Zupančič, 2014, magistrsko delo Ključne besede: strojno učenje, časovne vrste, večslojni perceptron, klasifikacijska drevesa, regresijska drevesa, k-najbližjih sosedov, SMAPE, R, K-kratni validacijski postopek Celotno besedilo (datoteka, 1,89 MB) |
|
33. Kalmanov filterMaša Kavčič, 2014, diplomsko delo Ključne besede: finančna matematika, Kalmanov filter, funkcija verjetja, model prostora stanj, BDP, časovne vrste, poslovni cikli, model neopazljivih komponent Celotno besedilo (datoteka, 407,83 KB) |
|
|
36. Napovedovanje vrednosti indeksa DJIA z uporabo tradicionalnih metod in nevronskih mrežNina Kos, 2018, magistrsko delo Ključne besede: delnice, predvidljivost, napovedovanje, časovne vrste, ARIMA model, umetne nevronske mreže, algoritem vzvratnega razširjanja napake Celotno besedilo (datoteka, 1,37 MB) |
|
|
39. Napovedovanje porabe premoga za daljinsko ogrevanje v Energetiki Ljubljana z uporabo analize časovnih vrstPika Pöschl, 2018, magistrsko delo Ključne besede: Slovenija, energetika, javno podjetje, Energetika, poslovanje podjetja, uspešnost poslovanja, surovine, ekonomska predvidevanja, časovne vrste, case study Celotno besedilo (povezava drugam) |
40. Analiza časovnih vrst satelitskih posnetkov Sentinel-2 na vektorskih podatkihBlaž Lipuš, 2019, magistrsko delo Ključne besede: Sentinel-2, časovne vrste, Python, Spatialite, klasifikacija, glajenje, vegetacijski indeksi Celotno besedilo (datoteka, 4,00 MB) |