Performance of Genetic Programming to extract the trend in noisy data series (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Performance of Genetic Programming to extract the trend in noisy data series (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2006-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1016/j.physa.2006.04.025 (literal)
Alternative label
  • Borrelli A.; De Falco I.; Della Cioppa A.; Nicodemi M.; Trautteur G. (2006)
    Performance of Genetic Programming to extract the trend in noisy data series
    in Physica. A (Print); North Holland Pub. Co., Amsterdam (Paesi Bassi)
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Borrelli A.; De Falco I.; Della Cioppa A.; Nicodemi M.; Trautteur G. (literal)
Pagina inizio
  • 104 (literal)
Pagina fine
  • 108 (literal)
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  • International Econophysics Colloquium Location: Canberra, AUSTRALIA Date: NOV 14-18, 2005. Selected and revised paper. (literal)
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  • 370 (literal)
Rivista
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  • 5 (literal)
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  • 1 (literal)
Note
  • Scopu (literal)
  • ISI Web of Science (WOS) (literal)
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  • Department of Physical Sciences, University of Naples ''Federico II'', INFN, Naples, Italy ICAR, National Research Council of Italy, Naples, Italy Natural Computation Lab, DIIIE, University of Salerno, Fisciano (SA), Italy (literal)
Titolo
  • Performance of Genetic Programming to extract the trend in noisy data series (literal)
Abstract
  • In this paper an approach based on Genetic Programming for forecasting stochastic time series is outlined. To obtain a suitable test–bed some well known time series are dressed with noise. The GP approach is endowed with a multiobjective scheme relying on statistical properties of the faced series, i.e., on their momenta. Finally, the method is applied to the MIB30 Index series. (literal)
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