Primerjava modelov LSTM, CNN in Transformer ter njihovih kombinacij pri napovedovanju časovnih vrstKoren, Tilen (Avtor) Strnad, Damjan (Mentor) Kohek, Štefan (Komentor) Napovedovanje časovnih vrstNevronske mrežeMreža z dolgim kratkoročnim spominomČasovna konvolucijska mrežaTransformerV magistrskem delu smo primerjali izbrane arhitekture nevronskih mrež (LSTM, CNN, časovni Transformer in hibridne CNN-LSTM) pri napovedovanju časovnih vrst s posamezno spremenljivko in z več spremenljivkami ter pri različnih časovnih horizontih. Rezultati kažejo, da TCN (različica CNN) in LSTM največkrat dosežeta najnižje vrednosti napak. TCN se je izkazal kot najboljša izbira, saj pri zelo majhnem številu parametrov dosega rezultate, primerljive z večjimi modeli.[T. Koren]20252025-04-16 18:27:11Magistrsko delo/naloga92528UDK: 004.8.032.26:519.2(043.2)COBISS_ID: 244006147sl