Neural Network Based Lag Selection, for Multivariate Time Series
- In this work we present and estimate an explanatory model with a predefined system of explanatory equations, a so called lag dependent model. We present a locally optimal, on blocked neural network based lag estimator and theorems about consistensy. We define the change points in context of lag dependent model, and present a powerfull algorithm for change point detection in high dimensional high dynamical systems. We present a special kind of bootstrap for approximating the distribution of statistics of interest in dependent processes.
- Auf neuronalen Netzen basierte Suche nach Totzeiten in multivarianten Zeitreihen
Verfasser*innenangaben: | Alex Sarishvili |
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URN: | urn:nbn:de:bsz:386-kluedo-15096 |
Betreuer*in: | Jürgen Franke |
Dokumentart: | Dissertation |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 2002 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2002 |
Veröffentlichende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Titel verleihende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Datum der Annahme der Abschlussarbeit: | 26.02.2002 |
Datum der Publikation (Server): | 16.10.2002 |
Freies Schlagwort / Tag: | Neural Networks; Nonlinear time series analysis; time delays |
GND-Schlagwort: | Neuronales Netz; Time-delay-Netz; ITSM |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik |
DDC-Sachgruppen: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |