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Enregistrement W1967150189 · doi:10.1080/00207721.2014.955552

Exploiting the interpretability and forecasting ability of the RBF-AR model for nonlinear time series

2014· article· en· W1967150189 sur OpenAlexaboutno aff
Min Gan, C. L. Philip Chen, Long Chen, Chun‐yang Zhang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Systems Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de MacauBeijing Normal UniversityUniversity of Texas at San Antonio
Mots-clésInterpretabilityAutoregressive modelSeries (stratigraphy)Radial basis functionParametric modelNonlinear systemTime seriesParametric statisticsComputer scienceArtificial neural networkNonlinear autoregressive exogenous modelArtificial intelligenceMachine learningEconometricsMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we explore the radial basis function network-based state-dependent autoregressive (RBF-AR) model by modelling and forecasting an ecological time series: the famous Canadian lynx data. The interpretability of the state-dependent coefficients of the RBF-AR model is studied. It is found that the RBF-AR model can account for the phenomena of phase and density dependencies in the Canadian lynx cycle. The post-sample forecasting performance of one-step and two-step ahead predictors of the RBF-AR model is compared with that of other competitive time-series models including various parametric and non-parametric models. The results show the usefulness of the RBF-AR model in this ecological time-series modelling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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