| dc.contributor.advisor |
Olej, Vladimír |
cze |
| dc.contributor.author |
Buriánková, Veronika
|
|
| dc.date.accessioned |
2011-07-11T18:10:43Z |
|
| dc.date.available |
2011-07-11T18:10:43Z |
|
| dc.date.issued |
2011 |
|
| dc.identifier |
Univerzitní knihovna (sklad) |
cze |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10195/39032 |
|
| dc.description.abstract |
Diplomová práce se zabývá návrhem modelu pro predikci návštěvnosti web domény upce.cz pomocí dopředných neuronových sítí. V první části je popsána základní charakteristika web miningu a zásadní poznatky z oblasti dopředných neuronových sítí. Další část práce zahrnuje popis předzpracování dat. Pro učení neuronové sítě je použita časová řada návštěvnosti webu upce.cz, která je pro potřeby učení upravena pomocí indikátorů technické analýzy. Poslední částí je samotné učení neuronové sítě a následná analýza získaných výsledků. |
cze |
| dc.format |
91 s. |
cze |
| dc.format.extent |
2216749 bytes |
cze |
| dc.format.mimetype |
application/pdf |
cze |
| dc.language.iso |
cze |
|
| dc.publisher |
Univerzita Pardubice |
cze |
| dc.rights |
Bez omezení |
cze |
| dc.subject |
web mining |
cze |
| dc.subject |
dopředná neuronová síť |
cze |
| dc.subject |
frontální neuronová síť |
cze |
| dc.subject |
časová řada |
cze |
| dc.subject |
predikce |
cze |
| dc.subject |
JavaNNS |
cze |
| dc.subject |
web mining |
eng |
| dc.subject |
feed-forward neural network |
eng |
| dc.subject |
frontal neural network |
eng |
| dc.subject |
time series |
eng |
| dc.subject |
prediction |
eng |
| dc.subject |
JavaNNS |
eng |
| dc.title |
Modelování predikce časové řady návštěvnosti web domény pomocí dopředných neuronových sítí |
cze |
| dc.title.alternative |
Modelling of Prediction Time Series Visit of Web Domains by Feed-forward Neural Networks |
eng |
| dc.type |
diplomová práce |
cze |
| dc.contributor.referee |
Hájek, Petr |
cze |
| dc.date.accepted |
2011 |
cze |
| dc.description.abstract-translated |
This thesis describes the design model for predicting visit of web domains by feed-forward neural networks. The first section describes the basic characteristics of web mining and fundamental knowledge of the feed-forward neural networks. Another part includes a description of the preprocessing. For learning of the neural network is used time series visit of web domains upce.cz, which is adjusted using the learning needs of technical analysis indicators. The last part is the learning of neural network and the subsequent analysis of the results. |
eng |
| dc.description.department |
Ústav systémového inženýrství a informatiky |
cze |
| dc.thesis.degree-discipline |
Informatika ve veřejné správě |
cze |
| dc.thesis.degree-name |
Ing. |
cze |
| dc.thesis.degree-grantor |
Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní |
cze |
| dc.identifier.signature |
D24676 |
|
| dc.thesis.degree-program |
Systémové inženýrství a informatika |
cze |
| dc.description.defence |
Studentka seznámila s výsledky své diplomové práce na téma Modelování predikce časové řady návštěvnosti web domény pomocí dopředných neuronových sítí Otázky byly směřovány do oblasti tvorby neuronových sítí. Autorka na otázky pohotově odpovídala. Otázky komise: |
cze |
| dc.description.grade |
Dokončená práce s úspěšnou obhajobou |
cze |
