|
|
Predikce dojezdových dob
Mudroch, Andrej ; Janáková, Ilona (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá predikciou dojazdových dôb vozidiel na cestných komunikáciách založenej na metódach strojového učenia. Je v nej rozobraná teória týkajúca sa dojazdových dôb a jednotlivé vedecké práce, ktoré sa venujú tejto problematike. V práci je vypracovaná analýza reálnych dát týkajúcich sa dojazdových dôb a sú navrhnuté príznaky, ktoré sú následne použité na tvorbu predikčných modelov. V rámci diplomovej práce bol navrhnutý a implementovaný komplexný predikčný systém, ktorého funkčnosť bola overená v praxi.
|
|
|
Evaluation of Macroeconomic forecasting accuracy
Polák, Zdeněk ; Skuhrovec, Jiří (vedoucí práce) ; Martišková, Monika (oponent)
Tato práce se zabývá predikcemi růstu reálného HDP. Práce obsahuje analýzu predikcí publikovaných OECD, IMF, Evropskou komisí a Ministerstvem financí České republiky mezi lety 2000 a 2010. Hlavním přínosem práce je srovnání přesnosti predikcí pro země střední Evropy se zeměmi, které jsou členy G7. K porovnání přesnosti predikcí jsou použity popisné statistiky, srovnání s naivními prognózami a správnost předpovědi změny ve směru vývoje a správnost předpovědi znaménka. Podle výsledků jsou predikce v období konjunktury přesnější než predikce v období recese. Hypotéza, že predikce pro země G7 jsou přesnejší než predikce pro země střední Evropy, se nepotvrdila. To je zvlášť pozoruhodné v případě Ministerstva financí České republiky, jehož predikce nepředčily predikce ostatních organizací, a které tak nemá výhodu v predikcích ekonomického vývoje České republiky.
|
|
|
Prognostické a prediktivní faktory karcinomu prsu
Šefrhansová, Lucie ; Fínek, Jindřich (vedoucí práce) ; Pešek, Miloš (oponent) ; Tesařová, Petra (oponent) ; Nekulová, Miroslava (oponent)
of dissertation thesis Prognostic and Predictive Factors in Breast Cancer The mRNA Expression of Selected Genes in Normal and Tumor Breast Tissue Samples and Theirs Clinical Value in Breast Cancer L.Šefrhansová Background: The aim of this work was to describe and to evaluate possibilities of prognosis and prediction in breast cancer. Within the framework of this study-work we carry out a prospective clinical study. The aim of this prospective study was to detect mRNA MMP-7, p53 and TIMP-1 expression in normal and tumor breast tissue samples and to determine the clinical and prognostic significance of our results. Prognosis and prediction: The tumor size, lymph node status, presence of distant metastasis, differentiation of the tumor, perivascular invasion, mitotic activity, expression of ER, PR and HER2 receptors are the basic prognostic factors in breast cancer. Age under/above 35 years was included among independent prognostic breast cancer factors in 2005. It is approved to use uPA/PAI to assess prognosis in node negative breast cancer patients. The hormone receptor status and HER-2 receptor status are the only two predictive markers associated with the target therapy. OncotypeDX analysis could be use to predict the disease recurrence interval of patients with estrogen positive and node negative...
|
|
|
Tvorba choreografie pro soutěžní kategorii Fitness step aerobik senior
Šimková, Michaela ; Černá, Jana (vedoucí práce) ; Novotná, Viléma (oponent)
Název práce: Tvorba choreografie pro soutěžní kategorii Fitness step aerobik senior Title: The choreography composition for the Fitness step aerobic senior category Cíl práce: Na základě rozborů a předpovědí vývoje step aerobikových soutěžních choreografií z bakalářské práce sestavit a předvést soutěžní sestavu na soutěžích organizací FISAF, Žij pohybem a Mistry s mistry Výsledky: Výsledkem diplomové práce je sestavení závodního týmu, vytvoření soutěžní choreografie prezentované na různých typech soutěží v ČR a získání zpětné vazby od uměleckých rozhodčích Klíčová slova: Step aerobik, choreografie, prognóza, FISAF, Žij pohybem, Fitness step aerobik senior.
|
|
|
Range-based volatility estimation and forecasting
Benčík, Daniel ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Krištoufek, Ladislav (oponent)
Tato diplomová práce analyzuje nové možnosti v předpovídání denního rozpětí cen (tj. rozdílu nejvyšší a nejnižší denní ceny instrumentu). Hlavním zaměřením naší práce je zkoumání možných zlepšení stávajících modelů používaných pro modelování denního rozpětí. Jmenovitě zkoumáme přínos použití eficientnějších odhadů denní volatility jakožto prediktorů denního rozpětí. Konkrétní odhady volatility zkoumané v této práci zahrnují range-based estimátory (Parkinson, Garman & Klass, Rogers & Satchell, atd.) a realizované míry denní variance (realizovaná variance, realizované rozpětí). Součástí těchto výzkumů je i empirické porovnání eficience jednotlivých range-based estimátorů denní volatility. Dalším směrem výzkumu naší práce je analýza přínosů rozdělení obchodního dne do obchodních session na základě aktivity různých obchodních center (např. asijská, evropská, americká session). V tomto ohledu analyzujeme, zda odhady volatility získané z celodenních dat spolehlivě agregují informace pocházející z různých session. Naší intuicí je, že různé obchodní session přináší odlišné informace díky odlišné hloubce trhu. Předpokládáme, že jednotlivé session poskytují užitečné informace, které jsou v agregované míře denní volatility skryté (nevyužitelné). Dále zkoumáme možnost průběžných aktualizací předpovědí denní...
|
|
|
Metody umělé inteligence a jejich využití při predikci
Šerý, Lubomír ; Omelka, Marek (vedoucí práce) ; Krtek, Jiří (oponent)
Název práce: Metody umělé inteligence a jejich využití při predikci Autor: Lubomír Šerý Katedra: Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Vedoucí diplomové práce: Ing. Marek Omelka, Ph.D., Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Abstrakt: V předložené práci studujeme část oboru umělé inteligence - přede- vším umělé neuronové sítě. Nejprve je představen koncept umělé neuronové sítě a srovnání s jeho biologickou předlohou. Poté srovnáváme neuronovou síť s něk- terými zobecněnými lineárními modely. Učení neuronové sítě představuje jeden ze stěžejních problému, a tak je mu věnována větší část této práce - především odhadům parametrů a specifickým výpočetním aspektům. V této části se pok- oušíme vnést pohled na vnitřní strukturu neuronové sítě a navrhnout vylepšení učícího algoritmu. Existuje mnoho nadstaveb, kterými lze vylepšit nebo obohatit základní model neuronové sítě, některé tyto nadstavby včetně kombinace s ge- netickými algoritmy jsou představeny v závěru této práce. Tuto práci uzavírají simulační příklady, v kterých se snažíme prověřit některé představené teoretické předpoklady a závěry. Hlavním simulačním příkladem je aplikace konceptu neu- ronové sítě na úlohu predikce počtu gólů v hokejových zápasech. Klíčová slova: Neuronová síť, Predikce, TwoStepNNL, Sport
|
|
|
Technická analýza trhu za použití umělých neuronových sítí
John, Pavel ; Petříčková, Zuzana (vedoucí práce) ; Pilát, Martin (oponent)
Technická analýza trhů se začala vyvíjet velice brzy, první zmínky jsou již z osmnáctého století. Od té doby však doznala tato disciplína překvapivě málo změn. Je zcela běžné, že se obchodníci s cennými papíry stále rozhodují na základě pohledu na graf vývoje ceny aktiva v čase. Až s nedávným rozšířením umělých neuronových sítí se začal pokrok v této oblasti opět rozvíjet. Na internetu je možno nalézt stále se rozšiřující nabídku komerčních produktů, jež se tématem zabývají. Volně dostupný nástroj, ve kterém by bylo možno testovat použití neuronových sítí na historických datech a různé obchodní strategie zatím rozšířen není. Obsahem této práce je krok k řešení zmíněného nedostatku. Nejprve je předložen náhled na obor technické analýzy z ekonomického pohledu. Na něj navazuje přehled o vybraných algoritmech adaptace neuronových sítí a diskuse o jejich aplikovatelnosti na řešený problém. Z prezentovaných teoretických poznatků vychází software, který je rovněž součástí této práce. Mezi jeho výhody se řadí poměrně vysoká obecnost a snadná rozšiřitelnost. Přitom je možné jej pomocí grafického rozhraní nastavit na řešení zcela konkrétních úkolů. Tím byl mimo jiné umožněn vznik slibné obchodní strategie, jež je součástí práce včetně dat, na kterých byla testována.
|
|
|
Technická analýza finančních časových řad
Faltýnková, Anežka ; Petrásek, Jakub (vedoucí práce) ; Hurt, Jan (oponent)
Předložená práce studuje neefektivity na finančních trzích. V první části jsou popsány stěžejní pojmy, jakými jsou hypotéza efektiv- ního trhu a futures kontrakty. Nezbytný matematický aparát je shrnut v druhé části, která se zabývá vazbou mezi cenou futures a martinga- lem, představena je nelineární regrese a největší důraz je kladen na popis funkcionálního lineárního modelu se skalární vysvětlovanou proměnnou. Hlavní částí práce je aplikace uvedené teorie. Jsou navrženy dva mo- dely pro predikci ceny na základě jejích historických změn. První model je nelineární a předpokládá, že vliv změny na predikci se stářím změny exponenciálně klesá. Druhý je lineární a vliv jednotlivých změn přímo odhaduje. Oba modely jsou srovnány z hlediska schopnosti predikovat neefektivity, výpočetní náročnosti a stability. 1
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím dat z Twitteru
Kříž, Jakub ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Práce se zabývá tvorbou systému, který na základě analýzy historických burzovních dat a zpráv z Twitteru predikuje budoucí vývoj trhu. Tweety ze dvou různých sad jsou analyzovány pomocí náladových slovníků nebo přes rekurentní neuronovou síť. Z výsledků této analýzy a technické analýzy burzovních dat je pomocí vrstvené neuronové sítě prováděna predikce. Dle predikce poté systém vytvoří a otestuje obchodní strategii. V rámci práce je navržen a implementován celý systém, který pomocí dat z analýzy tweetů dosáhl zvýšení výnosu některých obchodních strategií o více než 25 %. Toto zlepšení však platí jen pro konkrétní data a časové období.
|
|
|
Application of econometric and simulation models in organizing a running race
Mihál, Filip ; Kuncová, Martina (vedoucí práce) ; Novotný, Jakub (oponent)
Tato diplomová práce se zabývá využitím ekonometrických a simulačních modelů v rámci organizace štafetového běžeckého závodu od Tater k Dunaji. V teoretické části se nachází základní teorie ekonometrických a simulačních modelů. Na tuto část navazuje detailní představení závodu od Tater k Dunaji. V práci jsou použity různé druhy regresních modelů na odhad času každého běžce na svém úseku v závislosti na nahlášeném čase na vzdálenost 10 km a na profilu tratě. Finální výsledky jsou porovnané s odhadem poskytnutým organizátorem závodu a rovněž mezi sebou. Simulační modely jsou využité na analýzu dostatečné kapacity parkovacích ploch, které týmové auta využívají při přesunu mezi jednotlivými úseky. Tyto modely jsou porovnány s realitou a díky tomu následně můžeme vytvořit konečné návrhy na řešení zjištěných problémů.
|
host ::
RSS.