Time Series Analysis, Modeling and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Dez 2014, 2014
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Temporal and spatiotemporal data form an inherent fabric of the society as we are faced with streams of data coming from numerous sensors, data feeds, recordings associated with numerous areas of application embracing physical and human-generated phenomena (environmental data, financial markets, Internet activities, etc.). A quest for a thorough analysis, interpretation, modeling and prediction of time series comes with an ongoing challenge for developing models that are both accurate and user-friendly (interpretable).The volume is aimed to exploit the conceptual and algorithmic framework of Computational Intelligence (CI) to form a cohesive and comprehensive environment for building models of time series. The contributions covered in the volume are fully reflective of the wealth of the CI technologies by bringing together ideas, algorithms, and numeric studies, which convincingly demonstrate their relevance, maturity and visible usefulness. It reflects upon the truly remarkable diversity of methodological and algorithmic approaches and case studies.This volume is aimed at a broad audience of researchers and practitioners engaged in various branches of operations research, management, social sciences, engineering, and economics. Owing to the nature of the material being covered and a way it has been arranged, it establishes a comprehensive and timely picture of the ongoing pursuits in the area and fosters further developments.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 412 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642437007
- Titolo
- Time Series Analysis, Modeling and Applications
- Autore
- Witold Pedrycz
- Editore
- Springer, Springer Dez 2014
- Anno di pubblicazione
- 2014
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642437001
- ISBN 13
- 9783642437007
- Peso dell'articolo
- 622 grammi
- Dimensioni
- 235x155x23 mm
Temporal and spatiotemporal data form an inherent fabric of the society as we are faced with streams of data coming from numerous sensors, data feeds, recordings associated with numerous areas of application embracing physical and human-generated phenomena (environmental data, financial markets, Internet activities, etc.). A quest for a thorough analysis, interpretation, modeling and prediction of time series comes with an ongoing challenge for developing models that are both accurate and user-friendly (interpretable).
The volume is aimed to exploit the conceptual and algorithmic framework of Computational Intelligence (CI) to form a cohesive and comprehensive environment for building models of time series. The contributions covered in the volume are fully reflective of the wealth of the CI technologies by bringing together ideas, algorithms, and numeric studies, which convincingly demonstrate their relevance, maturity and visible usefulness. It reflects upon the truly remarkable diversity of methodological and algorithmic approaches and case studies.
This volume is aimed at a broad audience of researchers and practitioners engaged in various branches of operations research, management, social sciences, engineering, and economics. Owing to the nature of the material being covered and a way it has been arranged, it establishes a comprehensive and timely picture of the ongoing pursuits in the area and fosters further developments.
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Dalla quarta di copertina
Temporal and spatiotemporal data form an inherent fabric of the society as we are faced with streams of data coming from numerous sensors, data feeds, recordings associated with numerous areas of application embracing physical and human-generated phenomena (environmental data, financial markets, Internet activities, etc.). A quest for a thorough analysis, interpretation, modeling and prediction of time series comes with an ongoing challenge for developing models that are both accurate and user-friendly (interpretable).
The volume is aimed to exploit the conceptual and algorithmic framework of Computational Intelligence (CI) to form a cohesive and comprehensive environment for building models of time series. The contributions covered in the volume are fully reflective of the wealth of the CI technologies by bringing together ideas, algorithms, and numeric studies, which convincingly demonstrate their relevance, maturity and visible usefulness. It reflects upon the truly remarkable diversity of methodological and algorithmic approaches and case studies.
This volume is aimed at a broad audience of researchers and practitioners engaged in various branches of operations research, management, social sciences, engineering, and economics. Owing to the nature of the material being covered and a way it has been arranged, it establishes a comprehensive and timely picture of the ongoing pursuits in the area and fosters further developments.
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