Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/33569
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМирошниченко, Ігнат Васильович-
dc.date.accessioned2022-02-04T09:02:18Z-
dc.date.available2022-02-04T09:02:18Z-
dc.date.issued2021-12-
dc.identifier.citationМирошниченко, І.В. Прогнозування показників фінансового ринку за допомогою нейронної мережі на основі LSTM : випускна кваліфікаційна робота … магістра : 122 «Комп’ютерні науки» / Мирошниченко Ігнат Васильович. – Покровськ: ДонНТУ, 2021. - 85 с.uk_UK
dc.identifier.urihttp://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/33569-
dc.description.abstractОб’єктом дослідження є методики прогнозування показників фінансового ринку. Предметом дослідження є методи застосування нейронних мереж для прогнозування фінансового ринку. Мета роботи – розгортання та навчання нейронної мережі для прогнозування показників фінансового ринку. Основні задачі роботи:  проаналізувати існуючі методи прогнозування показників фінансового ринку з акцентом на нейронні мережі;  обрати тип нейронної мережі , найкращій за параметрами точності та глибини прогнозу (параметри – розрахувати);  розгорнути та навчити мережу на спеціально підготованому наборі даних;  провести експериментальні дослідження, оцінити якість прогнозу з застосуванням обраної мережі. У даному проекті проведено розгортання та навчання нейронної мережі обраного типу(LSTM), отримано прогноз основних показників фінансового ринку та проведено їх аналіз.uk_UK
dc.publisherПокровск: ДонНТУuk_UK
dc.subjectштучні нейронні мережіuk_UK
dc.subjectLSTMuk_UK
dc.subjectPytonuk_UK
dc.titleПрогнозування показників фінансового ринку за допомогою нейронної мережі на основі LSTMuk_UK
dc.title.alternativeForecasting financial market indicators using a neural network based on LSTMuk_UK
Розташовується у зібраннях:ОС "Магістр" КІТА

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2021_м_КН20_Мирошниченко_ІВ.pdf2,46 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.