Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21387
Title: | Prediction of time series using wavelet transform and neural network |
Other Titles: | การทำนายอนุกรมเวลาด้วยการแปลงเวฟเลตและโครงข่ายประสาท |
Authors: | Piyamas Kanuan |
Advisors: | Paisan Nakmahachalasint Chatchai Srinitiworawong Sirisap Laohakiat |
Other author: | Chulalongkorn University. Faculty of Science |
Advisor's Email: | Paisan.N@Chula.ac.th No information provided No information provided |
Subjects: | Wavelets (Mathematics) Neural networks (Computer science) Time-series analysis |
Issue Date: | 2007 |
Publisher: | Chulalongkorn University |
Abstract: | In this thesis, we propose a combination of the wavelet transform and the neural network for time series prediction. Three main computational steps were applied: the wavelet decomposition, prediction by neural networks, the wavelet reconstruction. The method was applied to three sets of data: the Crude Oil Prices, the Sunspot time series, and the Mackey-Glass time series, and the normalized mean square errors of the prediction are 0.08936, 0.10152, and 0.00045, respectively. For a comparison purpose, we predicted the same data sets using only a neural network, and the normalized mean square error were 0.10192, 0.10828, and 0.00092, respectively. In addition, we found that the correlation coefficients of the scatter plot of the prediction from our method range from 0.90 to 0.99. |
Other Abstract: | วิทยานิพนธ์นี้ นำเสนอการทำนายอนุกรมเวลาด้วยการแปลงเวฟเลตและโครงข่ายประสาท ซึ่งประกอบด้วย 3 ขั้นตอนหลัก คือ การแยกข้อมูลอนุกรมเวลาให้เป็นข้อมูลอนุกรมเวลาย่อยด้วยเวฟเลต จากนั้นทำนายอนุกรมเวลาย่อยแต่ละชุดด้วยโครงข่ายประสาท และการรวมกันของอนุกรมเวลาย่อยที่ทำนายได้ของชุดต้นแบบเป็นขั้นตอนที่สาม ข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยนี้ประกอบไปด้วยข้อมูล 3 ชุด คือ ข้อมูลราคาน้ำมันดิบ, Sunspot series และ Mackey Glass time series โดยวัดประสิทธิภาพของผลการทดลองโดยค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยที่ถูกทำให้เป็นบรรทัดฐาน (Normalize Mean Squared Error) โดยให้ผลของการทำนายสำหรับข้อมูลแต่ละชุด คือ 0.08936, 0.10152 และ 0.00045 ตามลำดับ ซึ่งผลการทำนายที่ได้จะนำมาเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากการทำนายโดยใช้เพียงโครงข่ายประสาท คือ 0.10192, 0.13059 และ 0.00092 ตามลำดับ นอกจากนี้ เรายังพบด้วยว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของวิธีการนี้อยู่ในช่วง 0.90 ถึง 0.99 |
Description: | Thesis (M.Sc.)--Chulalongkorn University, 2007 |
Degree Name: | Master of Science |
Degree Level: | Master's Degree |
Degree Discipline: | Computational Science |
URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/21387 |
URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2007.1556 |
metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2007.1556 |
Type: | Thesis |
Appears in Collections: | Sci - Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Piyamas_ka.pdf | 792.69 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.