Tag: нейронні мережі

Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку

Автор: та

Бібліографічний опис статті:

та . Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2019. - №6. - https://nauka-online.com/ua/publications/informatsionnye-tehnologii/2019/6/efektivnist-vikoristannya-nejromerezhevih-modelej-dlya-prognozuvannya-ruhu-tsin-aktsij-kompanij-na-rinku/

Анотація: У роботі були розглянуті моделі прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано методи стандартного інтелектуального аналізу даних та його взаємодія з методами обчислювального інтелекту для вирішення задач прогнозування.

Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №7. - https://nauka-online.com/ua/publications/tehnicheskie-nauki/2018/7/vikoristannya-kaskadnih-neo-fazzi-nejronnih-merezh-dlya-prognozu/

Анотація: У статті розглянута каскадна нео-фаззі нейронна мережа, зроблені висновки о точності моделі при різній кількості правил та входів. Розглянута робота моделі при прогнозі промислового індексу Доу-Джонса.

Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/ua/publications/tehnicheskie-nauki/2018/5/prognozirovanie-kursa-kriptovalyut-na-osnove-fundamentalnogo-analiza/

Анотація: Запропоновано схему, що дає змогу прогнозувати курс криптовалют з точністю 20-50% в залежності від періоду прогнозу, а також прогнозувати тренд курсу з точністю до 100%. Зосереджено увагу на використанні фундаментального аналізу до вирішення задачі прогнозу курсу криптовалют, базуючись на активності користувачів Twitter.

Багаторівневе навчання

Автор:

Бібліографічний опис статті:

. Багаторівневе навчання//Наука онлайн: Міжнародний електронний науковий журнал - 2018. - №5. - https://nauka-online.com/ua/publications/informatsionnye-tehnologii/2018/5/bagatorivneve-navchannya/

Анотація: В даній статті розглянуто багаторівневе начання, модель, його основні поняття та алгоритми, популярність та сфера використання.

Підготуйте

наукову статтю на актуальну тему, відповідно до роздлів журналу

Відправте

наукову статтю на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статтю на сайті нашого журналу та отримайте сертифікат