Article Sidebar
Main Article Content
W niniejszym artykule przedstawimy zastosowanie metod nieujemnej faktoryzacji macierzy do identyfikacji ukrytych komponentów zawartych w ekonomicznych szeregach czasowych. Wyprowadzony zostanie nowy algorytm nieujemnej faktoryzacji macierzy opary na dywergencji Fermiego-Diraca. Wykorzystując uzyskane ukryte komponenty dokonamy eliminacji szumów z szeregów czasowych reprezentujących wyniki predykcji. Całą koncepcję przetestujemy w problemie prognozy obciążenia systemu elektroenergetycznego.
Article Details
Bregman L. (1967) The Relaxation Method of Finding a Common Point of Convex Sets and its Application to the Solution of Problems in Convex Programming. Comp. Math. Phys., USSR, 7, 200-217. (Crossref)
Berry M., Browne M., Langville A., Pauca P., Plemmons R. (2007) Algorithms and Applications for Approximate Nonnegative Matrix Factorization. Computational Statistics & Data Analysis, 52(1), 155-173. (Crossref)
Cichocki A., Zdunek R., Phan A.-H., Amari S. (2009) Nonnegative Matrix and Tensor Factorizations: Applications to Exploratory Multi-way Data Analysis. John Wiley. (Crossref)
Csiszar I. (1974) Information Measures: A Critical Survey. Transactions of the 7th Prague Conference, 83-86.
Comon P., Jutten Ch. (2010) Handbook of Blind Source Separation: Independent Component Analysis and Applications. Academic Press.
Dhillon I. S., Sra S. (2005) Generalized Nonnegative Matrix Approximations with Bregman Divergences. Advances in Neural Information Processing Systems, 283-290.
Dhillon I. S., Tropp J. A. (2007) Matrix Nearness Problems with Bregman Divergences. SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications, 29(4), 1120-1146. (Crossref)
Gillis N. (2020) Nonnegative Matrix Factorization. SIAM, Philadelphia. (Crossref)
Lee D. D., Seung H. S. (1999) Learning the Parts of Objects by Non-Negative Matrix Factorization, Nature, 401, 788-791. (Crossref)
Szupiluk R. (2014) Dekompozycje wielowymiarowe w agregacji predykcyjnych modeli Data Mining. Szkoła Główna Handlowa. Oficyna Wydawnicza.
Szupiluk R., Wojewnik P., Ząbkowski T. (2007) Smooth Component Analysis as Ensemble Method for Prediction Improvement. Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin-Heidelberg, 4666, 277-284. (Crossref)
Downloads
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, FILTRACJA FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH METODAMI NIEUJEMNEJ FAKTORYZACJI MACIERZY , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 19 Nr 3 (2018)
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, SEPARACJA FINANSOWYCH SZEREGÓW CZASOWYCH Z WYKORZYSTANIEM DEKORELACJI Z OPÓŹNIENIAMI , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 20 Nr 4 (2019)
- Ryszard Szupiluk, Paweł Rubach, IDENTYFIKACJA KOMPONENTÓW DESTRUKCYJNYCH W MODELACH PREDYKCYJNYCH W PODEJŚCIU WIELOMODELOWYM , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 18 Nr 4 (2017)
- Ryszard Szupiluk, Funkcja log(cosh) i jej rola w ślepej separacji sygnałów , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 23 Nr 3 (2022)
- Ryszard Szupiluk, Krzysztof Gajowniczek, Tomasz Ząbkowski, ESTIMATING THE ROC CURVE AND ITS SIGNIFICANCE FOR CLASSIFICATION MODELS’ ASSESSMENT , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 15 Nr 2 (2014)
- Ryszard Szupiluk, Piotr Wojewnik, Tomasz Ząbkowski, MULTIVARIATE DECOMPOSITIONS FOR VALUE AT RISK MODELLING , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 14 Nr 2 (2013)
- Ryszard Szupiluk, System uczenia głębokiego dla eliminacji szumów z wykorzystaniem dywergencji alpha , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 24 Nr 4 (2023)
- Ryszard Szupiluk, Analiza składowych niezależnych na rynkach finansowych – możliwości i ograniczenia , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 24 Nr 2 (2023)
- Ryszard Szupiluk, Dywergencje Bosego-Einsteina w analizie podobieństw finansowych szeregów czasowych , Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych: Tom 13 Nr 3 (2012)
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne 4.0 Międzynarodowe.
Publikowane artykuły dostępne są na warunkach Open Access na zasadach licencji Creative Commons CC BY-NC – do celów niekomercyjnych udostępnione materiały mogą być kopiowane, drukowane i rozpowszechniane. Autorzy ponoszą opłatę za opublikowanie artykułu.