机译:通过具有鲁棒置信区间的神经网络预测来检测时间序列中的新颖性
Department of Computing Systems, Polytechnic School of Engineering, Pernambuco State University, Rua Benfica, 455, Madalena, Recife -PE 50.750-410, Brazil;
time series; novelty detection; fraud detection; anomaly detection; forecasting; confidence intervals; neural network;
机译:决策支持系统的神经网络时间序列预测的区间方法
机译:使用具有DPSO和PSO算法的完全复数值RBF神经网络预测间隔时间序列
机译:Holt的指数平滑和神经网络模型用于预测区间值时间序列
机译:预测多元时间序列:前馈神经网络和状态空间模型的置信区间和性能比较
机译:放松管制的电力市场中基于神经网络的负荷和价格预测以及置信区间估计。
机译:使用奇异频谱分析模糊系统和神经网络的时间序列预测
机译:基于富有卷积神经网络的傅里叶坐标,用于鲁棒时间序列预测