Continual learning for time series data analytics
Various traditional time-series forecasting models have been implemented in the past, including ARIMA, but they are limited in their ability to capture complex non-linear relationships and adjust to new data, leading to inaccurate predictions. The section also mentions some machine learning methodol...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Zhong, Zhenlin |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Soh Yeng Chai |
التنسيق: | Final Year Project |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/168683 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Continual learning and data analysis of time series data
بواسطة: Ye, Songyi
منشور في: (2023) -
Continual learning and data analysis of time series data
بواسطة: Ke, Tangxin
منشور في: (2024) -
Deep learning algorithms for classification of financial time series data
بواسطة: Lim, Kai Wei
منشور في: (2020) -
Deep learning algorithms for classification of financial time series data
بواسطة: Saputra, Kevin
منشور في: (2020) -
Design continual learning algorithms for time series data
بواسطة: Jiang, Yueyao
منشور في: (2024)