최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기제어·자동화·시스템공학 논문지 = Journal of control, automation and systems engineering, v.10 no.12, 2004년, pp.1295 - 1304
홍찬영 (삼성전자) , 박정훈 (연세대학교 전기전자공학과) , 윤태성 (창원대학교 전기공학과) , 박진배 (연세대학교 전기전자공학과)
In this paper, the Bayesian recurrent neural network is proposed to predict time series data. A neural network predictor requests proper learning strategy to adjust the network weights, and one needs to prepare for non-linear and non-stationary evolution of network weights. The Bayesian neural netwo...
김해경, 김태수, 시계열 분석과 예측 이론, 경문사, 2003
이덕기, 예측 방법의 이해, 고려정보산업, 1999
C. Chatfield, Time-series forecasting, Chapman & Hall/ CRC, 2000
P. J. Brockwell and R. A. Davis, Introduction to time series and forecasting, Springer, New York, 2002
R. G. Brown and P. Y. C. Hwang, Introduction to random signals and applied Kalman filter, John Wiley & Sons, 1997
G. Kitagawa, 'Non-gaussian state-space modeling of nonstationary time series', Journal of the American Statistical Association, vol. 82, no. 400, pp. 1032-1036, 1987
G. C. Franco and R. C. Souza, 'A comparison of methods for bootstrapping in the local level model', Journal of Forecasting, 21, pp. 27-38, 2002
A. C. Tsakoumis, S. S. Vladov and V. M. Mladenov, 'Electric load forecasting with multilayer perceptron and elman neural network', 2002 6th Seminar on Neural Network Applications in Electrical Engineering, pp. 87-90, 2002
M. Crucianu, 'Bayesian learning for recurrent neural networks', Neurocomputing, 36, pp. 235-242, 2001
C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford University Press, 1995
J. Durbin and S. J. Koopman, Time Series Analysis by State Space Methods, Oxford University Press, 2001
D. Pena, G. C. Tiao and R. S. Tsay, A course in time series analysis, John Wiley & Sons, 2001
V. Kadirkamanathan and M. Niranjan, 'A function estimation approach to sequential learning with neural networks', Neural Computation, vol. 5, pp. 954-975, 1993
D. J. C. Mackay, 'A practical bayesian framework for backpropagation networks', Neural Computation, vol. 4, no. 3, pp. 448-472, 1992
R. M. Neal, Bayesian learning for neural network, Lecture Notes in Statistics No. 118, Springer-Verlag, New York, 1996
N. Bergman, Recursive Bayesian estimation : navigation and tracking applications, Linkoping University, 1999
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.