Original title: Předpovídání vývoje časových řad
Translated title: Time Series Prediction
Authors: Dvořáček, Tomáš ; Rozman, Jaroslav (referee) ; Hříbek, David (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2023
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této práce je navrhnout a implementovat program, který ze zadaného vstupu bude schopen analyzovat a predikovat budoucí vývoj univarietních a multivarietních časových řad. V řešení byly využity statistické přístupy a přístupy kdy se časová řada předpovídá pomocí neuronových sítí. The aim of this thesis is to design and implement a program that will be able to analyze and predict the future evolution of univariate and multivariate time series from a given input. Statistical approaches and approaches where time series are predicted using neural networks have been used in the solution.
Keywords: ARIMA; Box-Jenkins; convolutional neural networks; forecasting; interface; neural networks; recurent neural networks; SARIMA; stationarity; statistical models; time series; VAR; ARIMA; Box-Jenkins; konvoluční neuronové sítě; neuronové sítě; normalizace; předpovídání; rekurentní neuronové sítě; rozhraní; SARIMA; stacionarita; statistické modely; VAR; časové řady

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/211177

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-529454


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses