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Improving time series forecasting using elephant herd optimization with feature selection methods

Journal of Management Analytics 2021年第1期8卷 113-133页

作者： Soumya Das Sarojananda Mishra manasranjan senapati Department of Computer Science and Engineering Biju Patnaik University of TechnologyRourkelaIndia Department of Computer Science and Engineering Indira Gandhi Institute of TechnologySarangIndia Department of Information Technology Veer Surendra Sai University of TechnologyBurlaIndia

The time series data is chaotic,non seasonal,non stationary and random in *** becomes quite challenging to discover the hidden patterns of time series *** this paper the time series data is predicted with the help of a machine learning algorithm *** Herd Optimization(EHO).Three different types of time series data are used to testify the superiority of the proposed method namely stock market data,currency exchange data and absenteeism at *** data are first subjected to feature selection methods namely ANOVA and Friedman *** feature selection methods provide relevant set of features which is fed to the neural network trained with the *** proposed method is also compared with other methods such as local linear radial basis functional neural network and particle swarm *** results prove supremacy of EHO over other methods.

关键词： particle Swarm Optimization(PSO) Local Linear Radial Basis Functional Neural Network(LLRBFNN) Elephant Herding Optimization(EHO) ANOVA Friedman test

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