Time Series Forecasting using Deep Learning

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2020, 2020

3330046163 / 9783330046160

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Deep Learning which comprises Deep Neural Networks (DNNs) has achieved excellent success in image classification, speech recognition, etc. But DNNs suffer a lot of challenges for time series forecasting (TSF) because most of the time-series data are nonlinear in nature and highly dynamic in behavior. TSF has a great impact on our socio-economic environment. Hence, to deal with these challenges the DNN model needs to be redefined, and keeping this in mind, data pre-processing, network architecture and network parameters are needed to be considered before feeding the data into DNN models. Data normalization is the basic data pre-processing technique form which learning is to be done. The effectiveness of TSF heavily depends on the data normalization technique. In this Book, different normalization methods are used on time series data before feeding the data into the DNN model and we try to find out the impact of each normalization technique on DNN for TSF. We also propose the Deep Recurrent Neural Network (DRNN) to predict the closing index of the Bombay Stock Exchange (BSE) and the New York Stock Exchange (NYSE) by using time series data. 52 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783330046160

Título
Time Series Forecasting using Deep Learning
Autor
Abhishek Das
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Mai 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3330046163
ISBN 13
9783330046160
Peso del artículo
96 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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