Kiskereskedelmi adatok idősorának előrejelzése

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Pataki Béla
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Egy szabadidős tevékenységre irányuló szolgáltatás népszerűségének egyik legfontosabb be-folyásoló tényezője az időjárás. Egy ilyen szolgáltatásokat nyújtó cég napi bevételei ezért nagymértékben függenek az adott nap hőmérsékletétől, csapadékmennyiségétől, illetve egyéb időjárási adatoktól. A kettő közti kapcsolat minél pontosabb megismerése, figyelembe véve, hogy az időjárás előrejelzése igen elterjedt jelenség, nagyban elősegítheti a bevétellel kapcso-latos becslések pontosságát. A dolgozat témája a hasonló feladatokhoz használt statisztikai és adatbányászati eljárások bemutatása, és alkalmazása. A vizsgálatok során kiemelt figyelmet fordítottam a nearest neighbor és a neurális háló különböző változataira. Arra, hogy e két al-goritmus közül összességében melyik a pontosabb, nem született egyértelmű válasz, azonban számos kísérlet után mindkettőnek sikerült megtalálni a leghatékonyabbnak vélt felhasználási módját: az adatokat évszakokra bontva, a hét napjait külön kezelve érdemes vizsgálni mindkét módszer esetében.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.