Titlebook: Kombination Künstlicher Neuronaler Netze; Zur Prognose von Wec Frank Richter Book 2003 Deutscher Universit?ts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH,

剛毅

foreign

Kombinationsmodelle,onsmengen besser geplant werden. Ein Modell über bestimmte Wechselkursrelationen kann dazu dienen, spekulative Geldgesch?fte abzuschlie?en. Ein Modell kann aber auch zur Simulation eingesetzt werden, wobei alternative Szenarien entwickelt werden k?nnen. Grundlage für solche Anwendungen sind Modelle,

蚊帳

,Künstliche Neuronale Netze,nde Leistung des Gehirns und die elementare Funktionsweise von Nervenzellen sollen durch KNN nachgebildet werden. Die Informationsverarbeitung von Nervenzellen basiert auf der Weiterleitung, Hemmung und Verst?rkung von elektrischen Reizen. Es handelt sich um einfache Mechanismen, die durch Berechnun

Ruptured-Disk

Prognose einer Finanzzeitreihe mit KNN, es wohl kaum einen anderen Markt gibt, dessen Transaktionen so transparent ver?ffentlicht werden. Aufgrund der Tatsache, dass sich mit guten Prognosen realer Nutzen erzielen l?sst, besteht ein verst?ndliches Interesse daran.

Diastole

Mixture Density Networks,rend h?ufig der bedingte Erwartungswert (als optimale Prognose) das Ziel einer empirischen Modellierung ist, stellt der Modellansatz der MDN eine Verteilung als Output zur Verfügung und erh?ht damit den Informationsgehalt über das Input-Output-Verhalten der Daten. Besonders vorteilhaft ist die Verte

Ganglion-Cyst

Evolution von KNN und MDN, gibt es jedoch keine zuverl?ssige Vorgehensweise. Die Modellierung mit KNN wurde deshalb zeitweise als ?schwarze Magie“ bezeichnet, die Funktionsweise eines KNN als “Black-Box“ angesehen. Da die Topologie, Inputs, Beispiele usw. für ein KNN h?ufig experimentell nach dem Versuchs-und-Irrtums-Prinzip

繁殖

sie bieten sich an, um nichtlineare Zusammenh?nge im ?konomischen Kontext zu untersuchen. Allerdings k?nnen einzelne Künstliche Neuronale Netze ihrer Aufgabe oft nicht gerecht werden...Frank Richter zeigt, dass sich bessere Prognosen erstellen lassen, wenn statt eines einzelnen Modells eine Modellk

hedonic

羊欄

galley

Evolution von KNN und MDN, ermittelt werden und hierfür viel Zeit notwendig ist, bietet es sich an, ein evolution?res Verfahren anzuwenden, das zielgerichtet sucht. Ein evolution?res Verfahren, mit dem eine globale Suche realisiert werden kann, ist der Ansatz der Genetischen Algorithmen (GA).