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OverviewCe 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. Full Product DetailsAuthor: Panjala Mounika , Nallani Ch BhatracharyuluPublisher: Editions Notre Savoir Imprint: Editions Notre Savoir Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.50cm , Length: 22.90cm Weight: 0.122kg ISBN: 9786209130281ISBN 10: 6209130283 Pages: 84 Publication Date: 18 October 2025 Audience: General/trade , General Format: Paperback Publisher's Status: Active Availability: Available To Order We have confirmation that this item is in stock with the supplier. It will be ordered in for you and dispatched immediately. Language: French Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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