Zobrazeno 1 - 10
of 878
pro vyhledávání: '"nonstationary time series"'
Publikováno v:
Essays in Honor of Joon Y. Park: Econometric Theory
Publikováno v:
Stats, Vol 6, Iss 4, Pp 1037-1052 (2023)
Estimation of time-varying autoregressive models for count-valued time series can be computationally challenging. In this direction, we propose a time-varying Poisson autoregressive (TV-Pois-AR) model that accounts for the changing intensity of the P
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/480a03a69f654acbaf296dedac016650
Autor:
Oksana Mandrikova, Bogdana Mandrikova
Publikováno v:
Mathematics, Vol 12, Iss 7, p 1079 (2024)
It is often difficult to describe natural time series due to implicit dependences and correlated noise. During anomalous natural processes, anomalous features appear in data. They have a nonstationary structure and do not allow us to apply traditiona
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4e6d0f44266341dd9be13bdfdf4545c2
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Earth and Space Science, Vol 9, Iss 6, Pp n/a-n/a (2022)
Abstract Downscaling techniques are effective to bridge the scale gap between global circulation models and regional studies. Statistical downscaling methods are prevalent due to their advantages in high computational efficiency and accuracy. However
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8cff1dca0cc94c08ac6fd307ecfba82c
Publikováno v:
Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï, Iss 1 (2022)
Encoder-decoder neural network models have found widespread use in recent years for solving various machine learning problems. In this paper, we investigate the variety of such models, including the sparse, denoising and variational autoencoders. To
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/adfcd0ea8bfa4c0f8b16bee4beca8de6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.