Abstract
Rad istraž uje performansu i prognostičku moć modela umjetnih neuronskih mreža u modeliranju i prognoziranju vremenskih serija sezonskog karaktera. Modeli umjetnih neuronskih mreža primijenjeni su u modeliranju i prognoziranju ukupnoga mjesečnog broja zaposlenih, broja zaposlenih mu škaraca i broja zaposlenih žena u djelatnosti pružanja usluga smj e štaja te pripreme i usluživanja hrane i pića u Republici Hrvatskoj. Dobiveni rezultati modeliranja uspoređeni su rezultatima dobivenim primjenom, nekih od tradicionalno korištenih kvantitati vnih modela u analizi sezonskih vremenskih serija, kao što su Hol t Wintersov model trostrukoga eksponencijalnog izglađivanja te sezonski multiplikativni model eksponencijalnoga trenda. Evaluacija performansi te prognostičke moći pojedinih modela provedena je usporedbom prosječne apsolutne te prosječne apsolutne postotne pogreške i koeficijenta korelacija između stvarnih i procijenjenih vrijednosti, a prognozirane vrijednosti uspoređene su sa stvarnim vrijednostima. Evaluacija dobivenih rezultata pokazala je kako je odabrani model acikličkog višeslojnog perceptrona pogoda n za modeliranje i prognoziranje vremenskih serija sezonskoga karaktera. Usporedba prognostičkih moći te stvarnih i prognoziranih vrijednosti broja zaposlenih sugeriraju kako je dizajnirani m odel umjetne neuronske mreže vrlo pouzdan. Navedeno upućuje na to kako modeli umjetnih neuronskih mreža posjeduju velike aplikativne potencijale u domeni modeliranja i prognoziranja vremenskih serija sezonskog karaktera.
Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
