| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 6 / 6
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Napovedovanje časovnih vrst z uporabo povratnih nevronskih mrež
Niko Uremovič, 2020, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu predstavimo napovedovanje multivariatnih časovnih vrst z uporabo povratnih nevronskih mrež, ter primernost pristopa k napovedovanju preizkusimo na področju energetike. Za pametno krmiljenje električnih naprav je namreč nujno potrebno poznavanje posledic, ki jih imajo naše akcije na stanje naprav in njihove okolice. Stanje naprav definira več spremenljivk, zato spreminjanje stanja skozi čas opisuje multivariatna časovna vrsta. Za električno napravo grelnik vode pripravimo napovedni model, ki temelji na povratni nevronski mreži arhitekture LSTM. Ker pa se lastnosti naprave in s tem opisujoče časovne vrste lahko s časom spreminjajo, moramo za ohranjanje natančnostosti napovednega modela le-tega sproti prilagajati. V diplomskem delu predstavimo različne strategije sprotnega učenja modela in primerjamo njihovo učinkovitost na napovednem modelu za grelnik vode.
Ključne besede: Multivariatne časovne vrste, napovedovanje časovnih vrst, povratne nevronske mreže, katastrofalno pozabljanje
Objavljeno: 03.11.2020; Ogledov: 411; Prenosov: 50
.pdf Celotno besedilo (1,50 MB)

2.
Klasifikacija časovnih vrst s konvolucijskimi nevronskimi mrežami
Domen Kavran, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavimo klasifikacijo časovnih vrst z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Klasifikacija je izvedena nad časovno-frekvenčnimi predstavitvami časovnih vrst, ki so pridobljene z različnimi metodami časovno-frekvenčne analize. Zasnovali smo več arhitektur konvolucijskih nevronskih mrež za klasifikacijo časovnih vrst. Optimizacijski algoritmi za učenje konvolucijskih nevronskih mrež so uporabljali napredno izgubno funkcijo, imenovano žariščna izguba. Za najuspešnejšo metodo izračuna časovno-frekvenčnih predstavitev časovnih vrst se je izkazala zvezna valčna transformacija, s katero smo dosegli povprečno natančnost klasifikacije 90,07 %. Združitev različnih časovno-frekvenčnih predstavitev je izboljšala povprečno natančnost klasifikacije na 92,01 %.
Ključne besede: klasifikacija, globoko učenje, konvolucijske nevronske mreže, časovne vrste, časovno-frekvenčna analiza
Objavljeno: 03.07.2020; Ogledov: 494; Prenosov: 135
.pdf Celotno besedilo (10,95 MB)

3.
Avtomatiziran sistem za borzno trgovanje
Matevž Celcer, 2019, diplomsko delo

Opis: Namen diplomskega dela je bila raziskava in implementacija sodobnih načinov predvidevanja prihodnjih vrednosti delnic. Razloženi so koncepti borznega in avtomatiziranega trgovanja in japonske svečke. Uporabljeni so bili algoritmi RNN, AR, MA in ARIMA. Izdelek je napisan v celoti v programskem jeziku Python, ključni moduli za razvoj so bili Numpy, Pandas, Statsmodels in Keras. Uporabljena je bila verzija Python 3.7.1.
Ključne besede: časovne vrste, avtoregresivna časovna vrsta, AR, tekoče povprečje MA, ARIMA, ponavljajoče se nevronske mreže, RNN, avtomatizirano borzno trgovanje, japonske svečke
Objavljeno: 21.11.2019; Ogledov: 383; Prenosov: 50
.pdf Celotno besedilo (1,38 MB)

4.
S principi kompleksnih mrež do karakterizacije korelirane dinamike delniških trgov
Nina Šilovinac, 2018, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu predstavimo inovativen komputacijski pristop, ki temelji na teoriji kompleksnih mrež, in ga uporabimo za kvantitativni opis dinamike trgovanja z delnicami. Z avtomatiziranim pridobivanjem podatkov, njihovim filtriranjem in obdelavo smo podatke pripravili za izgradnjo dveh vrst funkcionalnih finančnih mrež. Prva temelji na korelirani dinamiki dnevnega trgovanja, druga pa na korelacijah v dolgoročnih trendih, opisanih z mesečnim povprečjem. Obe mreži smo vizualizirali, izračunali njune topološke lastnosti in jih primerjali z drugimi realnimi mrežami. Proučevali smo tudi dinamično spreminjanje funkcionalnih finančnih mrež in ugotovili, da so iz sprememb topoloških lastnosti razvidni pretresi finančnih trgov, kot je bila finančna kriza v letu 2007. S principi multipleksne mreže smo proučevali tudi zvezo med korelirano dinamiko dnevnega trgovanja in mesečnih trendov. Na koncu smo tudi analizirali, kako se sovisno trgovanje kaže z vidika posameznih držav in ovrednotili deležnike za stabilnost posameznih delnic. Naše ugotovitve kažejo, da ima uporaba sodobnih teoretskih orodij s področja kompleksnih mrež velik potencial na področju ekonofizike in kvantitativnega finančništva.
Ključne besede: ekonofizika, kompleksne mreže, delniški trg, korelirana dinamika, časovne mreže, trgovanje, funkcionalne mreže, dolgoročni trendi, dnevno trgovanje, topološke lastnosti, realne kompleksne mreže, finančna kriza, multipleksna mreža, kvantitativno finančništvo, karakterizacija, fizika, magistrsko delo, Šilovinac
Objavljeno: 13.12.2018; Ogledov: 611; Prenosov: 83
.pdf Celotno besedilo (7,06 MB)

5.
Evolucijska teorija iger kot spinski sistem
Aleksandra Murks Bašič, 2012, doktorska disertacija

Opis: Očitno je, da se naše podnebje spreminja in s tem ustvarja globalni problem, s katerim se moramo spopasti na mednarodni ravni. Podnebne spremembe so zato obravnavane kot primer največje socialne dileme, s katero se človeštvo sooča. Zakaj? Učinki podnebnih sprememb niso enakomerno razporejeni po celem svetu. Rezultat je klasičen problem, ki se ustvari kadar imamo opravka z javnimi dobrinami. Globalno-podnebni problem lahko uspešno rešimo samo na način, ki bo zagotovil mednarodno koordinacijo skupnih aktivnosti, kjer bodo sodelovale vse države sveta. Stroški posamezne države se lahko kaj hitro izračunajo, medtem ko bodo koristi porazdeljene med vse "igralce", neodvisno od njihovih dejanskih prispevkov k trajnostnemu razvoju. Evolucijska teorija iger je eno izmed najprimernejših teoretičnih orodij za preučevanje izzivov na področju podnebnih sprememb, s pomočjo katere bomo definirali glavne kriterije za evolucijo uspešnega sodelovanja. Svet je spoznal, da obvladovanje podnebnih sprememb povzroča stroške in zato bo nagnjenost k onesnaževanju vedno prisotna. Zato se vprašamo, ali lahko stohastični vplivi, kompleksne interakcijske mreže in koevolucija v podnebni igri zvišajo verjetnost prevzema čistejše strategije? Uporabljene so metode statistične fizike, Monte Carlo simulacije in igra zapornikove dileme z namenom podati nove odgovore na vprašanje kako rešiti naše podnebje in zaustaviti globalno segrevanje. Zapornikova dilema je še posebej primerna, saj proučuje evolucijo sodelovanja med sebičnimi posamezniki, kjer je kooperacija vprašljiva zaradi mamljivosti izbire strategije defekcije, hkrati pa lahko dilemo obravnavamo kot spinski sistem, in na ta način vpeljemo fizikalni pristop obravnave podnebnega problema.
Ključne besede: evolucijske igre, časovne serije, kompleksne mreže, algoritem vidljivosti, koevolucija, podnebne spremembe, zapornikova dilema, evolucija kooperacije, stohastičnost, tragedija javnih dobrin
Objavljeno: 15.03.2012; Ogledov: 3840; Prenosov: 380
.pdf Celotno besedilo (4,63 MB)

6.
Iskanje izvedeno v 0.09 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici