Autor Pomares, Héctor
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Hacer una sugerencia Refinar búsquedaAdvances in Time Series Analysis and Forecasting / Rojas, Ignacio ; Pomares, Héctor ; Valenzuela, Olga
Título : Advances in Time Series Analysis and Forecasting : Selected Contributions from ITISE 2016 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Rojas, Ignacio, ; Pomares, Héctor, ; Valenzuela, Olga, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2017 Número de páginas: XV, 414 p. 112 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-55789-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Teoría de probabilidad Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este volumen de contribuciones seleccionadas y revisadas por pares sobre los últimos desarrollos en análisis y pronóstico de series de tiempo actualiza al lector sobre temas como el análisis de series de tiempo muestreadas irregularmente, análisis multiescala de series de tiempo univariadas y multivariadas, tiempo lineal y no lineal. modelos de series, métodos avanzados de pronóstico de series de tiempo, aplicaciones en análisis y pronóstico de series de tiempo, métodos avanzados y aprendizaje en línea en series de tiempo y series de tiempo de alta dimensión y complejas/big data. Las contribuciones se presentaron originalmente en la Conferencia Internacional de Trabajo sobre Series Temporales, ITISE 2016, celebrada en Granada, España, del 27 al 29 de junio de 2016. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan la últimas ideas e implementaciones en los fundamentos, teoría, modelos y aplicaciones en el campo del análisis y pronóstico de series de tiempo. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca las disciplinas de informática, matemáticas, estadística y econometría. Nota de contenido: Preface -- Part I: Analysis of Irregularly Sampled Time Series: Techniques, Algorithms and Case Studies -- Scientific Contributions -- Part II: Multi-scale Analysis of Univariate and Multivariate Time Series -- Scientific Contributions -- Part III: Linear and Non-linear Time Series Models -- Scientific Contributions -- Part IV: Advanced Time Series Forecasting Methods -- Scientific Contributions -- Part V: Applications in Time Series Analysis and Forecasting -- Scientific Contributions -- Author Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Advances in Time Series Analysis and Forecasting : Selected Contributions from ITISE 2016 [documento electrónico] / Rojas, Ignacio, ; Pomares, Héctor, ; Valenzuela, Olga, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2017 . - XV, 414 p. 112 ilustraciones.
ISBN : 978-3-319-55789-2
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Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Teoría de probabilidad Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este volumen de contribuciones seleccionadas y revisadas por pares sobre los últimos desarrollos en análisis y pronóstico de series de tiempo actualiza al lector sobre temas como el análisis de series de tiempo muestreadas irregularmente, análisis multiescala de series de tiempo univariadas y multivariadas, tiempo lineal y no lineal. modelos de series, métodos avanzados de pronóstico de series de tiempo, aplicaciones en análisis y pronóstico de series de tiempo, métodos avanzados y aprendizaje en línea en series de tiempo y series de tiempo de alta dimensión y complejas/big data. Las contribuciones se presentaron originalmente en la Conferencia Internacional de Trabajo sobre Series Temporales, ITISE 2016, celebrada en Granada, España, del 27 al 29 de junio de 2016. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan la últimas ideas e implementaciones en los fundamentos, teoría, modelos y aplicaciones en el campo del análisis y pronóstico de series de tiempo. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca las disciplinas de informática, matemáticas, estadística y econometría. Nota de contenido: Preface -- Part I: Analysis of Irregularly Sampled Time Series: Techniques, Algorithms and Case Studies -- Scientific Contributions -- Part II: Multi-scale Analysis of Univariate and Multivariate Time Series -- Scientific Contributions -- Part III: Linear and Non-linear Time Series Models -- Scientific Contributions -- Part IV: Advanced Time Series Forecasting Methods -- Scientific Contributions -- Part V: Applications in Time Series Analysis and Forecasting -- Scientific Contributions -- Author Index. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Bioengineering and Biomedical Signal and Image Processing : First International Conference, BIOMESIP 2021, Meloneras, Gran Canaria, Spain, July 19-21, 2021, Proceedings Tipo de documento: documento electrónico Autores: Rojas, Ignacio, ; Castillo-Secilla, Daniel, ; Herrera, Luis Javier, ; Pomares, Héctor, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XVIII, 517 p. 173 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-88163-4 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Inteligencia artificial Software de la aplicacion Ingeniería Informática Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Bioingeniería y Procesamiento de Imágenes y Señales Biomédicas, BIOMESIP 2021, celebrada en Meloneras, Gran Canaria, España, en julio de 2021. Los 41 artículos completos y 5 artículos breves fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 121 presentaciones. Los artículos se agrupan en temas de actualidad sobre aplicaciones biomédicas en imágenes moleculares, estructurales y funcionales; informática biomédica; medición, adquisición y procesamiento de señales biomédicas; imágenes y gráficos médicos computarizados; control y diagnóstico de enfermedades; neuroimagen; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático para datos de bioseñales; Medicina personalizada; y COVID-19. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Bioengineering and Biomedical Signal and Image Processing : First International Conference, BIOMESIP 2021, Meloneras, Gran Canaria, Spain, July 19-21, 2021, Proceedings [documento electrónico] / Rojas, Ignacio, ; Castillo-Secilla, Daniel, ; Herrera, Luis Javier, ; Pomares, Héctor, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2021 . - XVIII, 517 p. 173 ilustraciones.
ISBN : 978-3-030-88163-4
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Palabras clave: Procesamiento de imágenes Visión por computador Inteligencia artificial Software de la aplicacion Ingeniería Informática Red de computadoras Imágenes por computadora visión reconocimiento de patrones y gráficos Aplicaciones informáticas y de sistemas de información Ingeniería Informática y Redes Índice Dewey: 6 Resumen: Este libro constituye las actas arbitradas de la Primera Conferencia Internacional sobre Bioingeniería y Procesamiento de Imágenes y Señales Biomédicas, BIOMESIP 2021, celebrada en Meloneras, Gran Canaria, España, en julio de 2021. Los 41 artículos completos y 5 artículos breves fueron cuidadosamente revisados y seleccionados entre 121 presentaciones. Los artículos se agrupan en temas de actualidad sobre aplicaciones biomédicas en imágenes moleculares, estructurales y funcionales; informática biomédica; medición, adquisición y procesamiento de señales biomédicas; imágenes y gráficos médicos computarizados; control y diagnóstico de enfermedades; neuroimagen; reconocimiento de patrones y aprendizaje automático para datos de bioseñales; Medicina personalizada; y COVID-19. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Theory and Applications of Time Series Analysis : Selected Contributions from ITISE 2018 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Valenzuela, Olga, ; Rojas, Fernando, ; Pomares, Héctor, ; Rojas, Ignacio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XV, 380 p. 152 ilustraciones, 116 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-26036-1 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas Informática Estadistica matematica Econometría Inteligencia artificial Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Teoría de probabilidad Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta contribuciones seleccionadas, revisadas por pares, de la Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Pronósticos, ITISE 2018, celebrada en Granada, España, del 19 al 21 de septiembre de 2018. Las primeras tres partes del libro se centran en la teoría del análisis de series temporales. y pronósticos, y discutir métodos estadísticos, metodologías modernas de inteligencia computacional, modelos econométricos, pronósticos financieros y análisis de riesgos. A su vez, las últimas tres partes están dedicadas a temas aplicados e incluyen artículos sobre análisis de series temporales en ciencias de la tierra, predicción de series temporales de energía y análisis y predicción de series temporales en otros problemas del mundo real. El libro ofrece a los lectores información valiosa sobre los diferentes aspectos del análisis y pronóstico de series temporales, permitiéndoles beneficiarse tanto de su sofisticada y poderosa teoría como de sus aplicaciones prácticas, que abordan problemas del mundo real en una variedad de disciplinas. La serie de conferencias ITISE proporciona un valioso foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan los últimos avances e implementaciones en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. Nota de contenido: Preface -- Advanced Statistical Methods for Time Series Analysis and Forecasting -- Advanced Computational Intelligence Methods for Time Series Analysis and Forecasting -- Econometric Models, Financial Forecasting and Risk Analysis -- Time Series Analysis in Earth Sciences -- Energy Time Series Forecasting -- Time Series Analysis and Prediction in Other Real Problems. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Theory and Applications of Time Series Analysis : Selected Contributions from ITISE 2018 [documento electrónico] / Valenzuela, Olga, ; Rojas, Fernando, ; Pomares, Héctor, ; Rojas, Ignacio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XV, 380 p. 152 ilustraciones, 116 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-26036-1
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Palabras clave: Estadísticas Informática Estadistica matematica Econometría Inteligencia artificial Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Teoría de probabilidad Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta contribuciones seleccionadas, revisadas por pares, de la Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Pronósticos, ITISE 2018, celebrada en Granada, España, del 19 al 21 de septiembre de 2018. Las primeras tres partes del libro se centran en la teoría del análisis de series temporales. y pronósticos, y discutir métodos estadísticos, metodologías modernas de inteligencia computacional, modelos econométricos, pronósticos financieros y análisis de riesgos. A su vez, las últimas tres partes están dedicadas a temas aplicados e incluyen artículos sobre análisis de series temporales en ciencias de la tierra, predicción de series temporales de energía y análisis y predicción de series temporales en otros problemas del mundo real. El libro ofrece a los lectores información valiosa sobre los diferentes aspectos del análisis y pronóstico de series temporales, permitiéndoles beneficiarse tanto de su sofisticada y poderosa teoría como de sus aplicaciones prácticas, que abordan problemas del mundo real en una variedad de disciplinas. La serie de conferencias ITISE proporciona un valioso foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan los últimos avances e implementaciones en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. Nota de contenido: Preface -- Advanced Statistical Methods for Time Series Analysis and Forecasting -- Advanced Computational Intelligence Methods for Time Series Analysis and Forecasting -- Econometric Models, Financial Forecasting and Risk Analysis -- Time Series Analysis in Earth Sciences -- Energy Time Series Forecasting -- Time Series Analysis and Prediction in Other Real Problems. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Theory and Applications of Time Series Analysis : Selected Contributions from ITISE 2019 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Valenzuela, Olga, ; Rojas, Fernando, ; Herrera, Luis Javier, ; Pomares, Héctor, ; Rojas, Ignacio, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XIV, 460 p. 195 ilustraciones, 141 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-56219-9 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Ciencias sociales Inteligencia artificial Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Economía cuantitativa Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta una selección de contribuciones revisadas por pares sobre los últimos avances en el análisis de series temporales, presentadas en la Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Pronósticos (ITISE 2019), celebrada en Granada, España, del 25 al 27 de septiembre de 2019. El primero Dos partes del libro presentan contribuciones teóricas sobre métodos estadísticos y matemáticos avanzados, y sobre modelos econométricos, previsión financiera y análisis de riesgos. Las cuatro partes restantes incluyen contribuciones prácticas sobre análisis de series temporales en energía; series temporales y pronósticos de datos complejos/grandes; análisis de series de tiempo con inteligencia computacional; y análisis y predicción de series de tiempo para otros problemas del mundo real. Dada esta combinación de temas, los lectores adquirirán una perspectiva más completa en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan los últimos avances e implementaciones en los fundamentos, la teoría, los modelos y las aplicaciones del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. . Nota de contenido: Part I: Advanced Statistical and Mathematical Methods for Time Series Analysis -- Random Forest Variable Selection for Sparse Vector Autoregressive Models (Dmitry Pavlyuk) -- Covariance functions for Gaussian Laplacian fields in higher dimension (Gyorgy Terdik) -- The Correspondence between Stochastic Linear Diference and Diferential Equations (D. Stephen G. Pollock) -- New test for a random walk detection based on the arcsine law (Konrad Furmanczyk, Marcin Dudzinski and Arkadiusz Orlowski) -- Part II: Econometric Models and Forecasting -- On the automatic identification of Unobserved Components Models (Diego J. Pedregal and Juan R. Trapero) -- Spatial integration of pig meat markets in the EU: Complex Network analysis of nonlinear price relationships (Christos Emmanouilides and Alexej Proskynitopoulos) -- Comparative Study of Models for Forecasting Nigerian Stock Exchange Market Capitalization (Nura Isah, Basiru Yusuf and Sani I.S. Doguwa) -- Industry Specifics of Models Predicting Financial Distress (Dagmar Camska) -- Stochastic volatility model's predictive relevance for Equity Markets (Per B Solibakke) -- Empirical test of the Balassa-Samuelson Effect in Selected African Countries (Joel Hinaunye Eita, Zitsile Zamantungwa Khumalo and Ireen Choga) -- Part III: Energy Time Series Forecasting -- End of charge detection of batteries with high production tolerances (Andre Loechte, Ole Gebert and Peter Gloesekoetter) -- The effect of Daylight Saving Time on Spanish Electrical Consumption (Eduardo Caro Huertas, Jesus Juan Ruiz, Marta Mana Sanchez, Jesus Ruperez Aguilera, Carlos Rodriguez Huidobro, Ana Rodriguez Aparicio and Juan Jose Abellan Perez) -- Wind Speed Forecasting Using Kernel Ridge Regression (Mohammad Alalami, Maher Maalouf and Tarek El Fouly) -- Applying a 1D-CNN Network to Electricity Load Forecasting (Christian Lang, Florian Steinborn, Oliver Steffens and Elmar W. Lang) -- Long and Short Term Prediction of Power Consumption using LSTM Networks (Juan Carlos Morales, Salvador Moreno, Carlos Bailon, Hector Pomares, Ignacio Rojas and Luis Javier Herrera) -- Part IV: Forecasting Complex/Big data problems -- Freedman's Paradox: a Solution Based on Normalized Entropy (Pedro Macedo) -- Mining News Data for the Measurement and Prediction of Inflation Expectations (Diana Gabrielyan, Lenno Uuskula and Jaan Masso) -- Big Data: Forecasting and Control for Tourism Demand (Miguel Angel Ruiz Reina) -- Traffic Networks via Neural Networks: Description and Evolution (Alexandros Sopasakis) -- Part V: Time Series Analysis with Computational Intelligence -- A Comparative Study on Machine Learning Techniques for Intense Convective Rainfall Events Forecasting (Matteo Sangiorgio, Stefano Barindelli, Valerio Guglieri, Riccardo Biondi, Enrico Solazzo, Eugenio Realini, Giovanna Venuti and Giorgio Guariso) -- Long-Short Term Memory Networks for the Prediction of Transformer Temperature for Energy Distribution Smart Grids (Francisco Jesus Martinez-Murcia, Javier Ramirez, FerminSegovia, Andres Ortiz, Susana Carrillo, Javier Leiva, Jacob Rodriguez-Rivero and Juan Manuel Gorriz) -- Deep Multilayer Perceptron for Knowledge Extraction: Understanding the Gardon de Mialet Flash Floods Modelling (Bob E. Saint Fleur, Guillaume Artigue, Anne Johannet and Severin Pistre) -- Forecasting short-term and medium-term time series:a comparison of artificial neural networks and fuzzy models (Tatiana Afanasieva and Pavel Platov) -- Inflation Rate Forecasting: Extreme Learning Machine as a Model Combination Method (Jeronymo Marcondes Pinto and Emerson Fernandes Marcal) -- Part VI: Time Series Analysis and Prediction in Other Real Problems -- Load Forecast by Multi Task Learning Models: designed for a new collaborative world (Leontina Pinto, Jacques Szczupak and Robinson Semolini) -- Power transformer forecasting in smart grids using NARX neural networks (Javier Ramirez, Francisco J. Martinez Murcia, Fermin Segovia, Andres Ortiz, Diego Salas-Gonz_alez, Susana Carrillo, Javier Leiva, Jacob Rodriguez- Rivero and Juan M. Gorriz) -- Short term forecast of emergency departements visits through calendar selection (Cosimo Lovecchio, Mauro Tucci, Sami Barmada, Andrea Serafini, Luigi Bechi, Mauro Breggia, Simona Dei and Daniela Matarrese) -- Discordant Observation Modelling (Sonya Leech and Bojan Bozic) -- Applying Diebold-Mariano test for performance evaluation between individual and hybrid time series models for modeling bivariate time series data and forecasting the unemployment rate in the USA (Moamen Abbas Mousa Al-Sharifi and Firas Ahmmed Mohammed Al-Mohana). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Theory and Applications of Time Series Analysis : Selected Contributions from ITISE 2019 [documento electrónico] / Valenzuela, Olga, ; Rojas, Fernando, ; Herrera, Luis Javier, ; Pomares, Héctor, ; Rojas, Ignacio, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XIV, 460 p. 195 ilustraciones, 141 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-030-56219-9
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Ciencias sociales Inteligencia artificial Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Economía cuantitativa Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Matemáticas en Negocios Economía y Finanzas Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta una selección de contribuciones revisadas por pares sobre los últimos avances en el análisis de series temporales, presentadas en la Conferencia Internacional sobre Series Temporales y Pronósticos (ITISE 2019), celebrada en Granada, España, del 25 al 27 de septiembre de 2019. El primero Dos partes del libro presentan contribuciones teóricas sobre métodos estadísticos y matemáticos avanzados, y sobre modelos econométricos, previsión financiera y análisis de riesgos. Las cuatro partes restantes incluyen contribuciones prácticas sobre análisis de series temporales en energía; series temporales y pronósticos de datos complejos/grandes; análisis de series de tiempo con inteligencia computacional; y análisis y predicción de series de tiempo para otros problemas del mundo real. Dada esta combinación de temas, los lectores adquirirán una perspectiva más completa en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan los últimos avances e implementaciones en los fundamentos, la teoría, los modelos y las aplicaciones del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. . Nota de contenido: Part I: Advanced Statistical and Mathematical Methods for Time Series Analysis -- Random Forest Variable Selection for Sparse Vector Autoregressive Models (Dmitry Pavlyuk) -- Covariance functions for Gaussian Laplacian fields in higher dimension (Gyorgy Terdik) -- The Correspondence between Stochastic Linear Diference and Diferential Equations (D. Stephen G. Pollock) -- New test for a random walk detection based on the arcsine law (Konrad Furmanczyk, Marcin Dudzinski and Arkadiusz Orlowski) -- Part II: Econometric Models and Forecasting -- On the automatic identification of Unobserved Components Models (Diego J. Pedregal and Juan R. Trapero) -- Spatial integration of pig meat markets in the EU: Complex Network analysis of nonlinear price relationships (Christos Emmanouilides and Alexej Proskynitopoulos) -- Comparative Study of Models for Forecasting Nigerian Stock Exchange Market Capitalization (Nura Isah, Basiru Yusuf and Sani I.S. Doguwa) -- Industry Specifics of Models Predicting Financial Distress (Dagmar Camska) -- Stochastic volatility model's predictive relevance for Equity Markets (Per B Solibakke) -- Empirical test of the Balassa-Samuelson Effect in Selected African Countries (Joel Hinaunye Eita, Zitsile Zamantungwa Khumalo and Ireen Choga) -- Part III: Energy Time Series Forecasting -- End of charge detection of batteries with high production tolerances (Andre Loechte, Ole Gebert and Peter Gloesekoetter) -- The effect of Daylight Saving Time on Spanish Electrical Consumption (Eduardo Caro Huertas, Jesus Juan Ruiz, Marta Mana Sanchez, Jesus Ruperez Aguilera, Carlos Rodriguez Huidobro, Ana Rodriguez Aparicio and Juan Jose Abellan Perez) -- Wind Speed Forecasting Using Kernel Ridge Regression (Mohammad Alalami, Maher Maalouf and Tarek El Fouly) -- Applying a 1D-CNN Network to Electricity Load Forecasting (Christian Lang, Florian Steinborn, Oliver Steffens and Elmar W. Lang) -- Long and Short Term Prediction of Power Consumption using LSTM Networks (Juan Carlos Morales, Salvador Moreno, Carlos Bailon, Hector Pomares, Ignacio Rojas and Luis Javier Herrera) -- Part IV: Forecasting Complex/Big data problems -- Freedman's Paradox: a Solution Based on Normalized Entropy (Pedro Macedo) -- Mining News Data for the Measurement and Prediction of Inflation Expectations (Diana Gabrielyan, Lenno Uuskula and Jaan Masso) -- Big Data: Forecasting and Control for Tourism Demand (Miguel Angel Ruiz Reina) -- Traffic Networks via Neural Networks: Description and Evolution (Alexandros Sopasakis) -- Part V: Time Series Analysis with Computational Intelligence -- A Comparative Study on Machine Learning Techniques for Intense Convective Rainfall Events Forecasting (Matteo Sangiorgio, Stefano Barindelli, Valerio Guglieri, Riccardo Biondi, Enrico Solazzo, Eugenio Realini, Giovanna Venuti and Giorgio Guariso) -- Long-Short Term Memory Networks for the Prediction of Transformer Temperature for Energy Distribution Smart Grids (Francisco Jesus Martinez-Murcia, Javier Ramirez, FerminSegovia, Andres Ortiz, Susana Carrillo, Javier Leiva, Jacob Rodriguez-Rivero and Juan Manuel Gorriz) -- Deep Multilayer Perceptron for Knowledge Extraction: Understanding the Gardon de Mialet Flash Floods Modelling (Bob E. Saint Fleur, Guillaume Artigue, Anne Johannet and Severin Pistre) -- Forecasting short-term and medium-term time series:a comparison of artificial neural networks and fuzzy models (Tatiana Afanasieva and Pavel Platov) -- Inflation Rate Forecasting: Extreme Learning Machine as a Model Combination Method (Jeronymo Marcondes Pinto and Emerson Fernandes Marcal) -- Part VI: Time Series Analysis and Prediction in Other Real Problems -- Load Forecast by Multi Task Learning Models: designed for a new collaborative world (Leontina Pinto, Jacques Szczupak and Robinson Semolini) -- Power transformer forecasting in smart grids using NARX neural networks (Javier Ramirez, Francisco J. Martinez Murcia, Fermin Segovia, Andres Ortiz, Diego Salas-Gonz_alez, Susana Carrillo, Javier Leiva, Jacob Rodriguez- Rivero and Juan M. Gorriz) -- Short term forecast of emergency departements visits through calendar selection (Cosimo Lovecchio, Mauro Tucci, Sami Barmada, Andrea Serafini, Luigi Bechi, Mauro Breggia, Simona Dei and Daniela Matarrese) -- Discordant Observation Modelling (Sonya Leech and Bojan Bozic) -- Applying Diebold-Mariano test for performance evaluation between individual and hybrid time series models for modeling bivariate time series data and forecasting the unemployment rate in the USA (Moamen Abbas Mousa Al-Sharifi and Firas Ahmmed Mohammed Al-Mohana). En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
Título : Time Series Analysis and Forecasting : Selected Contributions from ITISE 2017 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Rojas, Ignacio, ; Pomares, Héctor, ; Valenzuela, Olga, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XIII, 340 p. 102 ilustraciones, 60 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-96944-2 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Teoría de probabilidad Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta contribuciones seleccionadas, revisadas por pares, de la Conferencia Internacional de Trabajo sobre Series Temporales, ITISE 2017, celebrada en Granada, España, del 18 al 20 de septiembre de 2017. Analiza temas de análisis y pronóstico de series temporales, incluida metodología matemática avanzada, computación métodos de inteligencia para series temporales, reducción de dimensionalidad y medidas de similitud, modelos econométricos, pronóstico de series temporales de energía, pronóstico en problemas reales, aprendizaje en línea en series temporales así como series temporales de alta dimensión y complejas/big data. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan las últimas ideas e implementaciones en los fundamentos, teorías, modelos y aplicaciones en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. Nota de contenido: Preface -- Advanced Mathematical Methodologies in Time Series -- Forecasting via Fokker-Planck using conditional probabilities -- Cryptanalysis of a Random Number Generator Based on a Chaotic Ring Oscillator -- Further Results on Robust Multivariate Time Series Analysis in Nonlinear Models with Autoregressive and t-Distributed Errors -- A New Estimation Technique for AR(1) Model with Long-tailed Symmetric Innovations -- Prediction of High-Dimensional Time Series with Exogenous Variables Using Generalized Koopman Operator Framework in Reproducing Kernel Hilbert Space -- Eigenvalues distribution limit of covariance matrices with AR processes entries -- Computational Intelligence Methods for Time Series -- Deep Learning for Detection of BGP Anomalies -- Using Scaling Methods to Improve Support Vector Regression's Performance for Travel Time and Traffic Volume Predictions -- Dimensionality Reduction and Similarity Measures in Time Series -- Linear Trend Filtering via Adaptive Lasso -- Detecting Discords in Quasi Periodic Time-series Data - A Case Study with Electrocardiogram Data -- Similarity Analysis of Time Interval Data Sets - A Graph Theory Approach -- Logical Comparison Measures in Classification of Data -- Econometric Models -- Asymptotic and Bootstrap Tests For a Change in Autoregression Omitting Variability Estimation -- Distance Between VARMA Models and its Application to Spatial Differences Analysis in the Relationship GDP - Unemployment Growth Rate in Europe -- Copulas for Modeling the Relationship between the Inflation and the Exchange Rates -- Energy Time Series Forecasting -- Fuel Consumption Estimation for Climbing Phase -- Time Series Optimization for Energy Prediction in Wi-Fi Infrastructures -- An econometric analysis of the merit order effect in electricity spot price: the Germany case -- Forecasting in Real Problems -- The analysis of variability of short data sets based on Mahalanobis distance calculation and surrogate time series testing -- On generalized additive models with dependent time series covariates -- A Bayesian Approach to Astronomical Time Delay Estimations -- Further Results on a Modified EM Algorithm for Parameter Estimation in Linear Models with Time-Dependent Autoregressive and t-Distributed Errors. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Time Series Analysis and Forecasting : Selected Contributions from ITISE 2017 [documento electrónico] / Rojas, Ignacio, ; Pomares, Héctor, ; Valenzuela, Olga, . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XIII, 340 p. 102 ilustraciones, 60 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-96944-2
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Palabras clave: Estadísticas Econometría Informática Estadistica matematica Probabilidades Estadística en Negocios Gestión Economía Finanzas Seguros Probabilidad y Estadística en Informática Estadística en Ingeniería Física Química y Ciencias de la Tierra Teoría de probabilidad Índice Dewey: 300.727 Resumen: Este libro presenta contribuciones seleccionadas, revisadas por pares, de la Conferencia Internacional de Trabajo sobre Series Temporales, ITISE 2017, celebrada en Granada, España, del 18 al 20 de septiembre de 2017. Analiza temas de análisis y pronóstico de series temporales, incluida metodología matemática avanzada, computación métodos de inteligencia para series temporales, reducción de dimensionalidad y medidas de similitud, modelos econométricos, pronóstico de series temporales de energía, pronóstico en problemas reales, aprendizaje en línea en series temporales así como series temporales de alta dimensión y complejas/big data. La serie de conferencias ITISE proporciona un foro para que científicos, ingenieros, educadores y estudiantes discutan las últimas ideas e implementaciones en los fundamentos, teorías, modelos y aplicaciones en el campo del análisis y pronóstico de series temporales. Se centra en la investigación interdisciplinaria y multidisciplinaria que abarca la informática, las matemáticas, la estadística y la econometría. Nota de contenido: Preface -- Advanced Mathematical Methodologies in Time Series -- Forecasting via Fokker-Planck using conditional probabilities -- Cryptanalysis of a Random Number Generator Based on a Chaotic Ring Oscillator -- Further Results on Robust Multivariate Time Series Analysis in Nonlinear Models with Autoregressive and t-Distributed Errors -- A New Estimation Technique for AR(1) Model with Long-tailed Symmetric Innovations -- Prediction of High-Dimensional Time Series with Exogenous Variables Using Generalized Koopman Operator Framework in Reproducing Kernel Hilbert Space -- Eigenvalues distribution limit of covariance matrices with AR processes entries -- Computational Intelligence Methods for Time Series -- Deep Learning for Detection of BGP Anomalies -- Using Scaling Methods to Improve Support Vector Regression's Performance for Travel Time and Traffic Volume Predictions -- Dimensionality Reduction and Similarity Measures in Time Series -- Linear Trend Filtering via Adaptive Lasso -- Detecting Discords in Quasi Periodic Time-series Data - A Case Study with Electrocardiogram Data -- Similarity Analysis of Time Interval Data Sets - A Graph Theory Approach -- Logical Comparison Measures in Classification of Data -- Econometric Models -- Asymptotic and Bootstrap Tests For a Change in Autoregression Omitting Variability Estimation -- Distance Between VARMA Models and its Application to Spatial Differences Analysis in the Relationship GDP - Unemployment Growth Rate in Europe -- Copulas for Modeling the Relationship between the Inflation and the Exchange Rates -- Energy Time Series Forecasting -- Fuel Consumption Estimation for Climbing Phase -- Time Series Optimization for Energy Prediction in Wi-Fi Infrastructures -- An econometric analysis of the merit order effect in electricity spot price: the Germany case -- Forecasting in Real Problems -- The analysis of variability of short data sets based on Mahalanobis distance calculation and surrogate time series testing -- On generalized additive models with dependent time series covariates -- A Bayesian Approach to Astronomical Time Delay Estimations -- Further Results on a Modified EM Algorithm for Parameter Estimation in Linear Models with Time-Dependent Autoregressive and t-Distributed Errors. . En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
