Panjala mounika (64 resultados)

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Taschenbuch. Condición: Neu. Construction of Advanced Machine Learning Models for Air Traffic | Panjala Mounika (u. a.) | Taschenbuch | Englisch | 2025 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9786208436483 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. Construction de modèles avancés d'apprentissage automatique pour le trafic aérien | Panjala Mounika (u. a.) | Taschenbuch | Französisch | 2025 | Editions Notre Savoir | EAN 9786209130281 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. Costruzione di modelli avanzati di apprendimento automatico per il traffico aereo | Panjala Mounika (u. a.) | Taschenbuch | Italienisch | 2025 | Edizioni Sapienza | EAN 9786209132841 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condición: Neu. Budowa zaawansowanych modeli uczenia maszynowego dla ruchu lotniczego | Panjala Mounika (u. a.) | Taschenbuch | Polnisch | 2025 | Wydawnictwo Nasza Wiedza | EAN 9786209135408 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu. …

Taschenbuch. Condición: Neu. Construção de modelos avançados de aprendizagem automática para o tráfego aéreo | Panjala Mounika (u. a.) | Taschenbuch | Portugiesisch | 2025 | Edições Nosso Conhecimento | EAN 9786209137969 | Verantwortliche Person für die EU: SIA OmniScriptum Publishing, Brivibas Gatve 197, 1039 RIGA, LETTLAND, customerservice[at]vdm-vsg[dot]de | Anbieter: preigu.…

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 144 pp. Englisch.

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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware 84 pp. Spanisch.

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book explores the application of various time series and machine learning techniques to model and forecast domestic airline traffic. It provides a comprehensive study of traditional and modern predictive approaches. It presents an extensive literature review on airline traffic modeling, covering traditional time series methods(Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) alongside advanced machine learning techniques(FFNN, MLP, LSTM). A comparative analysis of these methods, highlighting their strengths and limitations, is also included. Further, it explores the Bayesian estimation of SARIMA model parameters. The estimated parameters and predictions are compared with the traditional maximum likelihood approach. It extends the research by introducing mixture models, hybrid approaches, and simple averaging techniques to enhance predictive accuracy. The effectiveness of these models is evaluated through comparative analysis.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 144 pp. Englisch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Ce livre explore l'application de diverses séries temporelles et de techniques d'apprentissage automatique pour modéliser et prévoir le trafic aérien national. Il fournit une étude complète des approches prédictives traditionnelles et modernes. Il présente une vaste revue de la littérature sur la modélisation du trafic aérien, couvrant les méthodes traditionnelles de séries temporelles (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) ainsi que les techniques avancées d'apprentissage automatique (FFNN, MLP, LSTM). Une analyse comparative de ces méthodes, soulignant leurs points forts et leurs limites, est également incluse. En outre, il explore l'estimation bayésienne des paramètres du modèle SARIMA. Les paramètres estimés et les prévisions sont comparés à l'approche traditionnelle du maximum de vraisemblance. Il étend la recherche en introduisant des modèles de mélange, des approches hybrides et des techniques simples de calcul de moyenne pour améliorer la précision des prédictions. L'efficacité de ces modèles est évaluée par une analyse comparative. 84 pp. Französisch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Este libro explora la aplicación de diversas series temporales y técnicas de aprendizaje automático para modelizar y prever el tráfico aéreo nacional. Proporciona un estudio exhaustivo de los enfoques de predicción tradicionales y modernos. Presenta una amplia revisión bibliográfica sobre la modelización del tráfico aéreo, que abarca métodos tradicionales de series temporales (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) junto con técnicas avanzadas de aprendizaje automático (FFNN, MLP, LSTM). También se incluye un análisis comparativo de estos métodos, destacando sus puntos fuertes y sus limitaciones. Además, se explora la estimación bayesiana de los parámetros del modelo SARIMA. Los parámetros estimados y las predicciones se comparan con el método tradicional de máxima verosimilitud. Se amplía la investigación introduciendo modelos de mezcla, enfoques híbridos y técnicas simples de promediación para mejorar la precisión de las predicciones. La eficacia de estos modelos se evalúa mediante análisis comparativos.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 84 pp. Spanisch.…

Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Ce livre explore l'application de diverses séries temporelles et de techniques d'apprentissage automatique pour modéliser et prévoir le trafic aérien national. Il fournit une étude complète des approches prédictives traditionnelles et modernes. Il présente une vaste revue de la littérature sur la modélisation du trafic aérien, couvrant les méthodes traditionnelles de séries temporelles (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) ainsi que les techniques avancées d'apprentissage automatique (FFNN, MLP, LSTM). Une analyse comparative de ces méthodes, soulignant leurs points forts et leurs limites, est également incluse. En outre, il explore l'estimation bayésienne des paramètres du modèle SARIMA. Les paramètres estimés et les prévisions sont comparés à l'approche traditionnelle du maximum de vraisemblance. Il étend la recherche en introduisant des modèles de mélange, des approches hybrides et des techniques simples de calcul de moyenne pour améliorer la précision des prédictions. L'efficacité de ces modèles est évaluée par une analyse comparative.…