Počet záznamů: 1  

Rayleigh model fitting to nonnegative discrete data

  1. 1.
    SYSNO ASEP0531345
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevRayleigh model fitting to nonnegative discrete data
    Tvůrce(i) Petrouš, Matej (UTIA-B)
    Uglickich, Evženie (UTIA-B) ORCID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Proceedings of 2020 IEEE 24th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES). - Piscataway : IEEE, 2020 - ISSN 1543-9259 - ISBN 978-1-7281-1059-2
    Rozsah strans. 67-72
    Poč.str.6 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    AkceIEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems 2020 (INES 2020) /24./
    Datum konání08.07.2020 - 10.07.2020
    Místo konáníReykjavík
    ZeměIS - Island
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.US - Spojené státy americké
    Klíč. slovaPoisson distribution ; multimodal data ; Rayleigh distribution ; recursive estimation ; passenger demand
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    Obor OECDStatistics and probability
    CEP8A17006 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    EID SCOPUS85092640395
    DOI10.1109/INES49302.2020.9147173
    AnotaceThe paper deals with modeling ordinal discrete random variables with a high number of nonnegative realizations. The prediction of the Rayleigh distribution learned on clusters of the explanatory variables is proposed. The proposed solution consists of the clustering and estimation phases based on the knowledge both of the target and explanatory variables, and the prediction phase using only the information from the explanatory variables. The main contributions of the approach are: (i) using the discretized knowledge of clusters of the explanatory variables and (ii) describing nonnegative discrete data by the multimodal Rayleigh distribution. Experiments with a data set from a tram network are provided.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2021
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.