• Open Daily: 10am - 10pm
    Alley-side Pickup: 10am - 7pm

    3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
    612-822-4611

Open Daily: 10am - 10pm | Alley-side Pickup: 10am - 7pm
3038 Hennepin Ave Minneapolis, MN
612-822-4611
Costruzione di modelli avanzati di apprendimento automatico per il traffico aereo

Costruzione di modelli avanzati di apprendimento automatico per il traffico aereo

Paperback

Probability & Statistics

ISBN10: 6209132847
ISBN13: 9786209132841
Publisher: Edizioni Sapienza
Published: Oct 18 2025
Pages: 84
Weight: 0.27
Height: 0.20 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
Questo libro esplora l'applicazione di varie serie temporali e tecniche di apprendimento automatico per modellare e prevedere il traffico aereo nazionale. Fornisce uno studio completo degli approcci previsionali tradizionali e moderni. Presenta un'ampia rassegna della letteratura sulla modellazione del traffico aereo, che comprende i metodi tradizionali delle serie temporali (Holt's Winter, ARIMA, SARIMA) e le tecniche avanzate di apprendimento automatico (FFNN, MLP, LSTM). È inclusa anche un'analisi comparativa di questi metodi, che ne evidenzia i punti di forza e i limiti. Inoltre, viene esplorata la stima bayesiana dei parametri del modello SARIMA. I parametri stimati e le previsioni sono confrontati con l'approccio tradizionale della massima verosimiglianza. La ricerca viene ampliata introducendo modelli misti, approcci ibridi e semplici tecniche di mediazione per migliorare l'accuratezza della previsione. L'efficacia di questi modelli viene valutata attraverso un'analisi comparativa.

Also from

Mounika, Panjala

Also in

Probability & Statistics