Robust Optimization of Spline Models and Complex Regulatory Networks: Theory, Methods and Applications (Contributions to Management Science)

Özmen, Ay?e

ISBN 10: 3319307991 ISBN 13: 9783319307992
Editore: Springer, 2016
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This book introduces methods of robust optimization in multivariateadaptive regression splines (MARS) and Conic MARS in order to handleuncertainty and non-linearity. The proposed techniques are implemented andexplained in two-model regulatory systems that can be found in the financialsector and in the contexts of banking, environmental protection, system biologyand medicine. The book provides necessarybackground information on multi-model regulatory networks, optimizationand regression. It presents the theory of and approaches to robust (conic)multivariate adaptive regression splines - R(C)MARS – and robust (conic)generalized partial linear models – R(C)GPLM – under polyhedral uncertainty. Further,it introduces spline regression models for multi-model regulatory networks andinterprets (C)MARS results based on different datasets for the implementation.It explains robust optimization in these models in terms of both the theory andmethodology. In this context it studies R(C)MARS results with differentuncertainty scenarios for a numerical example. Lastly, the book demonstratesthe implementation of the method in a number of applications from thefinancial, energy, and environmental sectors, and provides an outlook on futureresearch.

Informazioni sull?autore: Ayse Özmen has affiliation at Turkish EnergyFoundation(TENVA)and Institute of Applied Mathematics of Middle East TechnicalUniversity (METU), Ankara, Turkey. Her research is on OR, optimization, energymodelling, renewable energy systems, network modelling, regulatory networks, datamining. She received her Doctorate in Scientific Computing at Institute forApplied Mathematics at METU. 

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Dati bibliografici

Titolo: Robust Optimization of Spline Models and ...
Casa editrice: Springer
Data di pubblicazione: 2016
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Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presentsnew methods of robust optimization to handle uncertainty and non-linearity incomplex regulatory networksProvidesguidance in the trade-off between accuracy and robustnessExemplifiesthe new methods in three detailed applications involving fina. Codice articolo 117041163

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Buch. Condizione: Neu. Robust Optimization of Spline Models and Complex Regulatory Networks | Theory, Methods and Applications | Ay¿e Özmen | Buch | xii | Englisch | 2016 | Springer International Publishing | EAN 9783319307992 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Codice articolo 103982545

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Buch. Condizione: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces methods of robust optimization in multivariateadaptive regression splines (MARS) and Conic MARS in order to handleuncertainty and non-linearity. The proposed techniques are implemented andexplained in two-model regulatory systems that can be found in the financialsector and in the contexts of banking, environmental protection, system biologyand medicine. The book provides necessarybackground information on multi-model regulatory networks, optimizationand regression. It presents the theory of and approaches to robust (conic)multivariate adaptive regression splines - R(C)MARS - and robust (conic)generalized partial linear models - R(C)GPLM - under polyhedral uncertainty. Further,it introduces spline regression models for multi-model regulatory networks andinterprets (C)MARS results based on different datasets for the implementation.It explains robust optimization in these models in terms of both the theory andmethodology. In this context it studies R(C)MARS results with differentuncertainty scenarios for a numerical example. Lastly, the book demonstratesthe implementation of the method in a number of applications from thefinancial, energy, and environmental sectors, and provides an outlook on futureresearch. Codice articolo 9783319307992

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