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OverviewEste livro explora a aplicação de várias séries cronológicas e técnicas de aprendizagem automática para modelar e prever o tráfego aéreo doméstico. Fornece um estudo abrangente das abordagens de previsão tradicionais e modernas. Apresenta uma extensa revisão da literatura sobre a modelação do tráfego aéreo, abrangendo métodos tradicionais de séries temporais (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) juntamente com técnicas avançadas de aprendizagem automática (FFNN, MLP, LSTM). Inclui também uma análise comparativa destes métodos, salientando os seus pontos fortes e limitações. Além disso, explora a estimativa Bayesiana dos parâmetros do modelo SARIMA. Os parâmetros estimados e as previsões são comparados com a abordagem tradicional de máxima verosimilhança. A investigação é alargada com a introdução de modelos mistos, abordagens híbridas e técnicas simples de cálculo de médias para aumentar a precisão das previsões. A eficácia destes modelos é avaliada através de uma análise comparativa. Full Product DetailsAuthor: Panjala Mounika , Nallani Ch BhatracharyuluPublisher: Edicoes Nosso Conhecimento Imprint: Edicoes Nosso Conhecimento Dimensions: Width: 15.20cm , Height: 0.50cm , Length: 22.90cm Weight: 0.122kg ISBN: 9786209137969ISBN 10: 6209137962 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: Portuguese Table of ContentsReviewsAuthor InformationTab Content 6Author Website:Countries AvailableAll regions |
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