Diplomová práce

Leveraging Machine Learning for Time Series Predictive Analysis

Bc. Samuel Ambros, učo 493136
Anotace

Táto diplomová práca hodnotí efektívnosť jedenástich rôznych modelov prognózovania na viacerých súboroch údajov s rôznymi charakteristikami. Analyzované modely zahŕňajú lineárnu regresiu, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, DLT, KTR, LSTM, grafové neurónové siete, Transformer a automatizované modely strojového učenia pomocou AutoTS. Zistenia naznačujú, že žiadny model nie je jednotne lepší vo všetkých skúmaných …více

Abstract

This thesis evaluates the effectiveness of eleven different forecasting models on multiple datasets with diverse characteristics. The models analyzed include linear regression, ARIMA, SARIMAX, Prophet, ETS, DLT, KTR, LSTM, Graph Neural Networks, Transformer models, and automated machine learning models using AutoTS. The findings suggest that no single model uniformly outperforms others across all datasets …více

Klíčová slova
Time series forecasting Machine learning Python ARIMA SARIMAX Prophet ETS DLT KTR LSTM GNN Transformer AutoTS
Zadání práce
This thesis explores the application of machine learning techniques to forecast future events by analyzing historical time series data from various fields. Numerous machine learning models, including linear, non-linear, Bayesian, neural network, transformer, and AutoML models, shall be implemented using Python, to represent different forecasting approaches. These models shall be applied across multiple datasets. The objective is to analyze and compare the results using appropriate strategies and metrics to identify the optimal models. This analysis will enable the determination of the correct approach for a given type of dataset.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
22. 5. 2024 22:43, doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.
Plný text práce
5,6 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
20. 6. 2024
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. Ing. RNDr. Barbora Bühnová, Ph.D.
KPSK FI MU

Oponent

doc. Ing. Radim Burget, Ph.D.
FEKT VUT

Konzultant

Ing. Nabhan Khatib, Ph.D.
AT&T
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Nasazení a provoz softwarových systémů

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.