Моделювання курсу Біткоіна за допомогою нейронних мереж, що використовують алгоритми штучного інтелекту
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2022
Автор(и) :
Репецький Євгеній Олегович
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Репецький, Є. О. (2022). Моделювання курсу Біткоіна за допомогою нейронних мереж, що використовують алгоритми штучного інтелекту [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/1695
[ДСТУ] Репецький Є. О. Моделювання курсу Біткоіна за допомогою нейронних мереж, що використовують алгоритми штучного інтелекту : кваліфікаційна робота магістра : 051 Економіка. Київ, 2022. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/1695 (дата звернення: 25.07.2026).
У результаті проведених досліджень було виявлено, що довжина часового ряду впливає на процес тренування та прогнозування. Найменші середньоквадратичну та середню абсолютну похибку мала мережа з коротко та довгостроковою пам’яттю. При прогнозуванні на великому наборі даних та середніх наборах даних машина екстремального навчання показала досить близькі до вищезазначеної мережі результати, однак поступилася їй при прогнозуванні на малих наборах даних. Мережа, що використовує радіальну базисну функцію показала досить близькі хороші результати у прогнозуванні зміни курсу Біткоіна на середніх та великому наборі даних, однак вона мала найбільші серед досліджуваних мереж середньоквадратичну та середню абсолютну похибку. Тому при дослідженні часових рядів рекомендується проводити комплексний аналіз даних із застосуванням відповідних мереж залежно від довжини рядів та специфіки бази даних.
Галузі знань та спеціальності :
051 Економіка
05 Соціальні та поведінкові науки
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.49 MB
Контрольна сума :
(MD5):220c56ce0d831df61c992b7512039043
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International