| dc.contributor.advisor | Valeinis, Jānis | en_US |
| dc.contributor.author | Rubine, Anete | en_US |
| dc.contributor.other | Latvijas Universitāte. Fizikas un matemātikas fakultāte | en_US |
| dc.date.accessioned | 2015-03-24T08:57:21Z | |
| dc.date.available | 2015-03-24T08:57:21Z | |
| dc.date.issued | 2013 | en_US |
| dc.identifier.other | 22991 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/27347 | |
| dc.description.abstract | Laikrindu nākotnes vērtību prognozēšana ir viena no nozīmīgākajām problēmām, ar kuru saskaras datu analītiķi daudzās nozarēs. Darbā tiek analizēta nesen ieviestā klāsterizācijas metode datu nākotnes vērtību prognozēšanai. Mērķis ir parādīt, ka šī metode sniedz labus rezultātus, salīdzināt to ar populāro ARIMA modeli. Darbā aplūkotā metode spēj prognozēt arī datu izlecējus, kas ir svarīgi praktiskās datu problēmās. | en_US |
| dc.description.abstract | Forecasting future values of time series is on of the most significant problems which data analysts face in many industries. In this work we analyze the Pattern Sequence - based Forecasting method. Our aim is to show that this method gives good results and to compare it with the popular ARIMA model. The analyzed method is able to predict sudden changes in data, as outliers which is important in practical applications. | en_US |
| dc.language.iso | N/A | en_US |
| dc.publisher | Latvijas Universitāte | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Matemātika | en_US |
| dc.title | Prognozēšana ar klāsterizācijas metodi | en_US |
| dc.title.alternative | Pattern Sequence - based Forecasting | en_US |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | en_US |
