Прогнозирование временных рядов финансовых котировок с использованием архитектуры нейронных сетей с краткосрочной памятью - курсовая работа | ИСТИНА – Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных

Научный руководитель: Кумсков М.И.
Автор: Арсланова Aлина Рустямовна
Тип: Специалист
Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
Кафедра: Кафедра вычислительной математики
Год защиты: 2022
Курс: 4
Аннотация: Рассмотрена задача прогнозирования финансовых временных рядов. Для этого используется архитектура нейронных сетей долгой кратко- сроной памяти (LSTM архитектура). Сделан обзор LSTM архитектуры. Для решения задачи проделан вычислительный эксперимент, где срав- нивается прогноз с регрессией опорных векторов (SVR алгоритмом). В результате получено, LSTM сработал лучше, чем SVR
Добавил в систему: Кумсков Михаил Иванович

	ИСТИНА	Войти в систему Регистрация
	ИПМех РАН
	Главная Поиск Статистика О проекте Помощь

ИСТИНА