| |
| |
| |
|
Computational modelling of thermal behavior of DC motor
Grepl, Robert ; Wierciak, J. ; Vlach, R.
The paper deals with computational modelling of thermal behavior ofdrive system with DC motor. Motivation to built dynamical thermal model is toincrease utility value performance of electrical motor in particular roboticapplication. There is mathematical model presented in the paper, describedidentification of parameters process and shown results for two kind ofidentification approaches. Usage of neural networks approximators ismentioned.
|
|
Možnost predikce povodní pomocí neuronových sítí
Neruda, M. ; Neruda, Roman
Příspěvek se zabývá sledováním srážko-odtokových vztahů na povodí Ploučnice. Pomocí metody umělých neuronových sítí jsme vytvořili několik modelů závislosti průtoku na srážkách a hodnotách průtoku v minulých letech. Neuronový model je pak schopen predikovat hodnoty průtoků na základě historických dat. Vypočtené průtoky mohou pomoci přo předpovědi povodňových stavů na řekách.
|
| |
| |
| |
|
Využití neuronových sítí při obchodování s akciemi
Lahodová, Martina ; Veselá, Jitka (vedoucí práce) ; Stádník, Bohumil (oponent)
Neuronové sítě se v poslední době staly nejrychleji se rozvíjející oblastí počítačových věd. Mají výrazný interdisciplinární charakter, což umožňuje jejich aplikace v mnoha odvětvích lidské činnosti např. v prostředí kapitálových trhů. Cílem této práce je aplikovat model perceptronu pro výpočet budoucí ceny u vzorku akcií, zjistit přesnost predikce a vyvodit závěr o spolehlivém uplatnění neuronových sítí. Úvodní kapitoly práce se zabývají obecnými principy fungování neuronových sítí, jejich tříděním a překládají různé způsoby učení. Analytická část se věnuje tvorbě a použití modelu perceptronu a analýze dosažených výsledků.
|
|
Aplikace neuronových sítí a Elliotových vln na vybraný vzorek akcií
Polaková, Soňa ; Veselá, Jitka (vedoucí práce) ; Musílek, Petr (oponent)
Tato práce je zaměřena na predikce budoucího trendu kurzu akcií pomocí umělých neuronových sítí, zejména na optimalizaci parametrů v procesu učení neuronové sítě. Identifikace pozice v rámci systému Elliotových vln a následná predikce budoucího vývoje trendu kurzu akcií je druhým zkoumaným přístupem. Na základě shody obchodních signálů, generovaných těmito dvěma metodami, a ex-post skutečného signálu přinášejícího zisk, je vyhodnocena úspěšnost využívání těchto modelů pro predikce na akciových trzích.
|