search query: @keyword mutual information / total: 6
reference: 5 / 6
Author: | Hao, Jin |
Title: | Input Selection Using Mutual Information - Applications to Time Series Prediction |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 2005 |
Pages: | x + 56 s. + liitt. 11 Language: eng |
Department/School: | Sähkö- ja tietoliikennetekniikan osasto |
Main subject: | Informaatiotekniikka (T-61) |
Supervisor: | Simula, Olli |
Instructor: | Lendasse, Amuaury |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark S80 | Archive |
Keywords: | time series input selection mutual information k-nearest neighbours least squares support vector machines aikasarjat syötteen valinta keskinäisinformaatio k:n lähimmän naapurin menetelmä |
Abstract (fin): | Syötteen valinnan tavoite on annettua tehtävää varten olennaisimpien syötteiden valinta. Tämä ongelma on kompleksi ja tärkeä monilla aloilla. Tämän diplomityön päätarkoitus on näyttää, kuinka keskinäisinformaatiota voidaan käyttää syötteen valinnassa aikasarjojen ennustus ongelmassa. Keskinäisinformaatio mittaa suhdetta syötemuuttujien ja ulostulon välillä. Aluksi syötteen valinta aikasarjojen ennustuksessa selitetään yleisellä tasolla. Tämän jälkeen erilaisia keskinäisinformaation estimointimenetelmiä esitetään ja verrataan keskenään. Keskitymme tässä korkeaulotteisiin data-avaruuksiin. K:n lähimmän naapurin statistiikkaan perustuvaa estimaattoria ehdotetaan. Tämän jälkeen tarkastellaan erilaisia algoritmeja keskinäisinformaation implementoitiin syötteen valintaa varten. Tavoite on sen muuttujajoukon valitseminen, joka maksimoi keskinäisinformaation. Lopuksi ehdotettua metodologiaa sovelletaan useisiin kokeisiin ja sen osoitetaan olevan käyttökelpoinen muuttujanvalintamenetelmä aikasarjojen ennustuksessa. |
ED: | 2005-10-20 |
INSSI record number: 29900
+ add basket
INSSI