Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Data-Driven Approaches for Improved Evapotranspiration Modelling with Limited Data
Považanová, Barbora ; Čistý, Milan
This study uses data-driven methods to estimate FAO Penman-Monteith Reference Evapotranspiration (ETo) using only temperature data. Reference evapotranspiration, as an important variable for estimating actual evapotranspiration, is crucial in various water management tasks. However, some data for the Penman-Monteith equation is often unavailable. Thus, the need to use alternative methods emerges. The research shows DDM's effectiveness particularly when feature engineering was used. The study tested standard equations (Hargreaves Samani) and a proposed CatBOOST model with feature engineering to model ETo. The CatBOOST model achieved a higher R2 of 0.94 than the standard equations' R2 of 0.86. This result underscores DDM’s potential to refine evapotranspiration modelling for wide applications in water resource management, irrigation, and agriculture.
Rešerše metod použití kombinace data-driven a model-based metod v oblasti diagnostiky technických soustav
Fazlić, Aida ; Kroupa, Jiří (oponent) ; Kovář, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá data-driven a model-based metodami v oblasti diagnostiky technických soustav a použitím kombinace data-driven a model-based metod. Tato kombinace bývá v literatuře nejčastěji označována jako hybridní přístup.
Three Essays on Data-Driven Methods in Asset Pricing and Forecasting
Gregor, Barbora ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Chen, Cathy Yi-Hsuan (oponent) ; Baumohl, Eduard (oponent) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Tato disertační práce se skládá ze tří článků zaměřených na aplikace metod založených na datech v oblasti prognózování a oceňování aktiv. V první práci rozkládáme časovou strukturu cen futures na ropných trzích pomocí dynamického Nelson-Siegelova modelu a navrhujeme jejich předpověď pomocí zobecněného regresního modelu založeného na neuronových sítích. Zjistili jsme, že neuronové sítě poskytují výrazně přesnější prognózy ve srovnání s několika referenčními modely. Druhý článek ukazuje, jak může model časově proměnlivých koeficientů pomoci zkoumat dynamiku vztahu mezi rizikem a výnosem na trhu státních dluhopisů napříč celou časovou strukturou. Náš rozsáhlý dvanáctiletý soubor vysokofrekvenčních dat o cenách amerických a německých státních dluhopisů s dvouletou, pětiletou, desetiletou a třicetiletou dobou splatnosti nám umožňuje konstruovat realizované metriky rizika a také zkoumat vztah rizika a výnosu za různých tržních podmínek. Kromě realizované volatility jsme zjistili, že realizovaná kurtóza je zohledněna v cenách dluhopisů. Důležité je, že zjišťujeme, že rizikový faktor zachycený realizovanou kurtózou má pozitivní vliv na výnosy v období krize a v klidných obdobích se mění na záporné hodnoty. Ve třetím článku používáme metodiku časově proměnných koeficientů a vyšších realizovaných momentů při...
Rešerše metod použití kombinace data-driven a model-based metod v oblasti diagnostiky technických soustav
Fazlić, Aida ; Kroupa, Jiří (oponent) ; Kovář, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá data-driven a model-based metodami v oblasti diagnostiky technických soustav a použitím kombinace data-driven a model-based metod. Tato kombinace bývá v literatuře nejčastěji označována jako hybridní přístup.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.