|
|
Využití umělé inteligence jako podpory pro rozhodování
Nezbedová, Katarína ; Pekárek, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou Tamariho atraktoru a jeho aplikáciou pre formovanie predikčného modelu. Jadrom práce je vytvorenie programu na simuláciu, vo vývojovom prostredí MATLAB, a jeho využitie pre vytvorenie a porovnanie niekoľkých prípadových štúdií predikčného modelu založeného na odlišných parametroch. Tento model je zobrazený graficky a doplnený o ekonomickú interpretáciu.
|
|
|
PREDIKCE CEN ROPY PRO POTREBY FIREM ANGAŽOVANÝCH V ENERGETICKY NÁROCNÝCH VÝROBÁCH
Vícha, Tomáš ; Dohnal, Mirko (vedoucí práce)
Práce se zabývá predikcí vývoje ceny ropy a je koncipovaná pro potřeby podniků, které jsou na ropě silně závislé a potřebují se na výkyv cen připravit, příp. zabezpečit. Cena ropy ovlivňuje cenu ropných produktů (benzínu, nafty, atd.), proto znalost vývoje se jeví prospěšná pro většinu subjektů působících v ekonomice. Predikce na kvantitativní úrovni jsou problematické. Trendové predikce vyžadují méně přesných informací o zkoumaném modelu. Použité metody pro tvorbu predikčního modelu spadají do oblasti umělé inteligence, přesněji kvalitativního modelování a teorie chaosu. Kvalitativní algebra rozeznává jen tři možné hodnoty (kladnou, nulovou a zápornou). Investiční časové řady mají chaotický ráz a kvalitativní modelování nám umožňuje zjistit charakter reálných časových řad a přiřadit je k chování známých chaotických modelů. Postup tvorby predikčního modelu je detailně popsán a rozpracován do následných fází. Text obsahuje statistiky predikcí získaných na základě reálných historických dat a interpretaci dosažených výsledků.
|
|
|
Aplikace teorie chaosu na Elliottovy vlny
Loukotková, Veronika ; Ondrová, Jitka (oponent) ; Janíček, Přemysl (vedoucí práce)
Diplomová práce staví do konfrontace teorii chaosu a teorii Elliottových vln s cílem zjistit, zda mezi nimi v oblasti predikce nastane shoda, či nikoli. Takto formulovaný hlavní problém je možné považovat za originální, novou a dosud neřešenou problematiku. Na základě řešení nepřímého problému deterministického chaosu nebyla jeho existence ve zkoumané časové řadě prokázána. Možnost alespoň v krátkodobém časovém horizontu predikovat budoucí vývoj této časové řady tak byla na základě výstupů teorie chaosu považována za nereálnou. Přesto byla následně provedená predikce pomocí Elliottových vln velmi přesná. Shoda obou teorií nebyla prokázána a ukázalo se, že znalost Elliottových vln a schopnost je ve správný moment vhodně interpretovat může být významným predikčním nástrojem.
|
|
|
Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí
Pekárek, Jan ; Dostál, Petr (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.
|
|
| |
|
|
Analýza chaotického chování dvojitého kyvadla
Brázda, Tomáš ; Lošák, Petr (oponent) ; Sosna, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá představením základních poznatků ohledně teorie chaosu. Je zmíněno několik základních metod výpočtu dimenze a také celkové využití této teorie v různých vědních disciplínách. Hlavní část je věnována celkové analýze dvojitého kyvadla, kde pro uvedení do problematiky byla tato situace nastíněna na jednoduchém matematickém kyvadle. Díky výpočetnímu programu Matlab se povedlo vytvořit fraktál, který reprezentuje chaotické chování dvojitého kyvadla. Nabyté znalosti z výpočtu dimenze zde byly použity pro klasifikaci tohoto fraktálu a vypočítání jeho dimenze. Navíc byla provedena analýza vlivu parametrů na chování systému. Pro identifikaci oblastí, kde se dvojité kyvadlo chová chaoticky a kde stabilně, bylo použito metod výpočtu největšího Ljapunovova exponentu a 0–1 testu.
|
|
|
Využití umělé inteligence jako podpory pro rozhodování
Nezbedová, Katarína ; Pekárek, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou Tamariho atraktoru a jeho aplikáciou pre formovanie predikčného modelu. Jadrom práce je vytvorenie programu na simuláciu, vo vývojovom prostredí MATLAB, a jeho využitie pre vytvorenie a porovnanie niekoľkých prípadových štúdií predikčného modelu založeného na odlišných parametroch. Tento model je zobrazený graficky a doplnený o ekonomickú interpretáciu.
|
|
|
PREDIKCE CEN ROPY PRO POTREBY FIREM ANGAŽOVANÝCH V ENERGETICKY NÁROCNÝCH VÝROBÁCH
Vícha, Tomáš ; Dohnal, Mirko (vedoucí práce)
Práce se zabývá predikcí vývoje ceny ropy a je koncipovaná pro potřeby podniků, které jsou na ropě silně závislé a potřebují se na výkyv cen připravit, příp. zabezpečit. Cena ropy ovlivňuje cenu ropných produktů (benzínu, nafty, atd.), proto znalost vývoje se jeví prospěšná pro většinu subjektů působících v ekonomice. Predikce na kvantitativní úrovni jsou problematické. Trendové predikce vyžadují méně přesných informací o zkoumaném modelu. Použité metody pro tvorbu predikčního modelu spadají do oblasti umělé inteligence, přesněji kvalitativního modelování a teorie chaosu. Kvalitativní algebra rozeznává jen tři možné hodnoty (kladnou, nulovou a zápornou). Investiční časové řady mají chaotický ráz a kvalitativní modelování nám umožňuje zjistit charakter reálných časových řad a přiřadit je k chování známých chaotických modelů. Postup tvorby predikčního modelu je detailně popsán a rozpracován do následných fází. Text obsahuje statistiky predikcí získaných na základě reálných historických dat a interpretaci dosažených výsledků.
|
|
|
Aplikace teorie chaosu na Elliottovy vlny
Loukotková, Veronika ; Ondrová, Jitka (oponent) ; Janíček, Přemysl (vedoucí práce)
Diplomová práce staví do konfrontace teorii chaosu a teorii Elliottových vln s cílem zjistit, zda mezi nimi v oblasti predikce nastane shoda, či nikoli. Takto formulovaný hlavní problém je možné považovat za originální, novou a dosud neřešenou problematiku. Na základě řešení nepřímého problému deterministického chaosu nebyla jeho existence ve zkoumané časové řadě prokázána. Možnost alespoň v krátkodobém časovém horizontu predikovat budoucí vývoj této časové řady tak byla na základě výstupů teorie chaosu považována za nereálnou. Přesto byla následně provedená predikce pomocí Elliottových vln velmi přesná. Shoda obou teorií nebyla prokázána a ukázalo se, že znalost Elliottových vln a schopnost je ve správný moment vhodně interpretovat může být významným predikčním nástrojem.
|
|
|
Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí
Pekárek, Jan ; Dostál, Petr (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.
|
host ::
RSS.