Vi har utvecklat en probabilistisk prognosmetod genom en syntes av trosnätverksmodeller och klassisk tidsserieanalys. Vi presenterar den dynamiska nätverksmodellen (DNM) och beskriver metoder för konstruktion, förfining och utförande av slutledning med denna representation av tidsproba bilistisk kunskap. DNM-representationen utökar statiska trosnätverksmodeller till mer generella dynamiska prognosmodeller genom att inte riva och iterativt förfina kontempora neous och tidsinställda beroenden. Vi diskuterar nyckelbegrepp i termer av en modell för framgjutning av amerikanska bilförsäljningar i Japan.
Dagum m.fl. REF ] presentera en probabilistisk prognosmetod med hjälp av dynamiska nätverksmodeller, med hjälp av en exempelmodell för prognostisering av USA: s bilförsäljning i Japan.
Dynamic Network Models for Forecasting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}