Analiza możliwości prognozowania wyników finansowych przedsiębiorstw w sektorze budownictwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych MLP

Simple item record

Full item record

dc.contributor.authorAnysz, Hubert
dc.contributor.authorIbadov, Nabi
dc.contributor.authorWielądek, Paweł
dc.contributor.organizationInstytut Inżynierii Budowlanej, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Warszawska
dc.date.accessioned2014-01-02T09:56:48Z
dc.date.available2014-01-02T09:56:48Z
dc.date.issued2013-10
dc.description.abstractW artykule przeanalizowano potrzeby potencjalnych użytkowników prognoz wyników ekonomicznych polskiej gospodarki w sektorze budownictwa, a w szczególności prognoz danych dotyczących wielkości produkcji budowlano-montażowej oraz wyników przedsiębiorstw. Zaproponowano budowę sztucznej sieci neuronowej, jednokierunkowej z algorytmem wstecznej propagacji błędu, dla której dane wejściowe oraz wyjściowe zaczerpnięto z publikacji GUS. Obliczenia wykonano programem STATISTICA 10. Przedstawiono wyniki otrzymanych prognoz, a także przedyskutowano ich dokładność i związaną z tym przydatność dla w/w potencjalnych użytkowników. Określono także kierunki dalszych badań i modyfikacji sieci w celu zwiększenia precyzji prognoz.pl_PL
dc.description.epersonHubert Anysz
dc.description.sponsorshipWydział inżynierii Lądowej Politechniki Warszawskiejpl_PL
dc.identifier.issn1232-3829
dc.identifier.urihttps://open.icm.edu.pl/handle/123456789/3088
dc.publisherInstytut Naukowy TTS Sp. z o.o.
dc.rightsUznanie autorstwa-Na tych samych warunkach 3.0 Polskapl_PL
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/pl/
dc.subjectSSN sztuczne sieci neuronowe prognozowaniepl_PL
dc.titleAnaliza możliwości prognozowania wyników finansowych przedsiębiorstw w sektorze budownictwa za pomocą sztucznych sieci neuronowych MLPpl
dc.typearticle
Files for this record
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Name: 210_Anysz, Ibadov, Wielądek.pdf
Size: 195.68 KB
Format: Adobe Portable Document Format
Description:
Download
License files
Name: license.txt
Size: 234 B
Format: Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Belongs to collection
Artykuły / Articles