| 書(shū)目名稱 | Kombination Künstlicher Neuronaler Netze | | 副標(biāo)題 | Zur Prognose von Wec | | 編輯 | Frank Richter | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/545/544435/544435.mp4 | | 圖書(shū)封面 |  | | 描述 | Wechselkursprognosen gelten als ?u?erst problematisch. Künstliche Neuronale Netze werden in solch schwierigen F?llen h?ufig eingesetzt, denn sie bieten sich an, um nichtlineare Zusammenh?nge im ?konomischen Kontext zu untersuchen. Allerdings k?nnen einzelne Künstliche Neuronale Netze ihrer Aufgabe oft nicht gerecht werden...Frank Richter zeigt, dass sich bessere Prognosen erstellen lassen, wenn statt eines einzelnen Modells eine Modellkombination verwendet wird, die die St?rken einzelner Modelle nutzt, ihre Schw?chen hingegen weitestgehend ausschaltet. Er pr?sentiert M?glichkeiten der Kombination Künstlicher Neuronaler Netze und belegt anhand einer empirischen Untersuchung zur Vorhersage der Relation zwischen US-Dollar und DM die Vorteile von Kombinationsmodellen. Es zeichnet sich ab, dass für Wechselkursprognosen die Verwendung einer ad?quaten Nutzenfunktion eine wichtige Rolle spielt. . | | 出版日期 | Book 2003 | | 關(guān)鍵詞 | Genetische Algorithmen; Hybrid-Ansatz; Kombinationsmodelle, gruppierte und modulare; Mixture-Density-Ne | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-322-81570-5 | | isbn_softcover | 978-3-8244-7900-9 | | isbn_ebook | 978-3-322-81570-5 | | copyright | Deutscher Universit?ts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2003 |
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