Titlebook: Kombination Künstlicher Neuronaler Netze; Zur Prognose von Wec Frank Richter Book 2003 Deutscher Universitäts-Verlag/GWV Fachverlage GmbH,

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Kombinationsmodelle,onsmengen besser geplant werden. Ein Modell über bestimmte Wechselkursrelationen kann dazu dienen, spekulative Geldgeschäfte abzuschließen. Ein Modell kann aber auch zur Simulation eingesetzt werden, wobei alternative Szenarien entwickelt werden können. Grundlage für solche Anwendungen sind Modelle,

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,Künstliche Neuronale Netze,nde Leistung des Gehirns und die elementare Funktionsweise von Nervenzellen sollen durch KNN nachgebildet werden. Die Informationsverarbeitung von Nervenzellen basiert auf der Weiterleitung, Hemmung und Verstärkung von elektrischen Reizen. Es handelt sich um einfache Mechanismen, die durch Berechnun

Ruptured-Disk

Prognose einer Finanzzeitreihe mit KNN, es wohl kaum einen anderen Markt gibt, dessen Transaktionen so transparent veröffentlicht werden. Aufgrund der Tatsache, dass sich mit guten Prognosen realer Nutzen erzielen lässt, besteht ein verständliches Interesse daran.

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Mixture Density Networks,rend häufig der bedingte Erwartungswert (als optimale Prognose) das Ziel einer empirischen Modellierung ist, stellt der Modellansatz der MDN eine Verteilung als Output zur Verfügung und erhöht damit den Informationsgehalt über das Input-Output-Verhalten der Daten. Besonders vorteilhaft ist die Verte

Ganglion-Cyst

Evolution von KNN und MDN, gibt es jedoch keine zuverlässige Vorgehensweise. Die Modellierung mit KNN wurde deshalb zeitweise als „schwarze Magie“ bezeichnet, die Funktionsweise eines KNN als “Black-Box“ angesehen. Da die Topologie, Inputs, Beispiele usw. für ein KNN häufig experimentell nach dem Versuchs-und-Irrtums-Prinzip

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sie bieten sich an, um nichtlineare Zusammenhänge im ökonomischen Kontext zu untersuchen. Allerdings können einzelne Künstliche Neuronale Netze ihrer Aufgabe oft nicht gerecht werden...Frank Richter zeigt, dass sich bessere Prognosen erstellen lassen, wenn statt eines einzelnen Modells eine Modellk

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Evolution von KNN und MDN, ermittelt werden und hierfür viel Zeit notwendig ist, bietet es sich an, ein evolutionäres Verfahren anzuwenden, das zielgerichtet sucht. Ein evolutionäres Verfahren, mit dem eine globale Suche realisiert werden kann, ist der Ansatz der Genetischen Algorithmen (GA).