A Novel Hybridization of ARIMA, ANN, and K-Means for Time Series Forecasting
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to propose a novel hybrid forecasting model involving autoregressive integrated moving average (ARIMA), artificial neural networks (ANNs) and k-means clustering. The single models and k-means clustering are used to build the hybrid forecasting models in different levels of complexity (i.e. ARIMA; hybrid model of ARIMA and ANNs; and hybrid model of k-means, ARIMA, and ANN). To obtain the final forecasting value, the forecasted values of these three models are combined with the weights generated from the discount mean square forecast error (DMSFE) method. The proposed model is applied to three well-known data sets: Wolf's sunspot, Canadian lynx and the exchange rate (British pound to US dollar) to evaluate the prediction capability in three measures (i.e. MSE, MAE, and MAPE). In addition, the prediction performance of the proposed model is compared to ARIMA; ANNs; Khashei and Bijari's model; and the hybrid model of k-means, ARIMA, and ANN. The obtained results show that the proposed model gives the best performance in MSE, MAE, and MAPE for all three data sets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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