Comparing NARX and NARMAX models using ANN and SVM for cash demand forecasting for ATM

Primer Autor
Acuna, Gonzalo
Co-autores
Ramirez, Cristian
Curilem, Millaray
Título
Comparing NARX and NARMAX models using ANN and SVM for cash demand forecasting for ATM
Editorial
IEEE
Revista
2012 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)
Lenguaje
en
Resumen
Tipo de Recurso
Artículo de conferencia
Description
G.A. thanks partial funding of this work by Fondecyt project 1090316 and DICYT-USACH. M.C. thanks Direccion de Investigacion Universidad de la Frontera DIUFRO.
G.A. agradece la financiación parcial de este trabajo por parte del proyecto de la Fundación 1090316 y DICYT-USACH. M.C. agradece a la Dirección de Investigación de la Universidad de la Frontera DIUFRO.
Formato Recurso
pdf
Palabras Claves
componente
NARMAX
NARX
ANN
SVM
ATM
pronóstico
SUPPORT VECTOR MACHINES
PREDICTION
component
NARMAX
NARX
ANN
SVM
ATM
forecasting
SOPORTE PARA MÁQUINAS VECTORIALES
PREDICCIÓN
SUPPORT VECTOR MACHINES
PREDICTION
Ubicación del archivo
Materias
componente
NARMAX
NARX
ANN
SVM
ATM
pronóstico
SUPPORT VECTOR MACHINES
PREDICTION
component
NARMAX
NARX
ANN
SVM
ATM
forecasting
SOPORTE PARA MÁQUINAS VECTORIALES
PREDICCIÓN
SUPPORT VECTOR MACHINES
PREDICTION
Título de la cita (Recomendado-único)
Comparing NARX and NARMAX models using ANN and SVM for cash demand forecasting for ATM
Revista/Libro
2012 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)
Editorial
IEEE
Tipo de ruta
suscripción
Access Rights
Derechos de acceso
metadato
Idioma
en
Identificador del recurso (Mandatado-único)
Artículo de conferencia
Versión del recurso (Recomendado-único)
versión publicada
Lugar de la conferencia(Recomendado-repetible)
International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)
ANID CONICYT FONDECYT 1090316#USACH DICYT
ISSN
2161-4393
ISBN
978-1-4673-1490-9
Categoría WOS
Computer Science, Artificial Intelligence
Informática, Inteligencia Artificial
Formato
pdf
Id de Web of Science
WOS:000309341300114
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