Оцінка показника Херста на основі вейвлетів за допомогою нейронної мережі

Павленко, К. О.

Публікація:
Оцінка показника Херста на основі вейвлетів за допомогою нейронної мережі

dc.contributor.author	Павленко, К. О.
dc.date.accessioned	2023-06-13T21:53:01Z
dc.date.available	2023-06-13T21:53:01Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	This work is devoted to an approach to estimating the Hurst exponent for fractal time realizations, based on the application of machine learning, namely a regression neural network. The construction of the regression model is based on the estimation of the Hurst index using a discrete wavelet transformation. The input data are the values of the wavelet energies obtained from realizations of the fractal Brownian motion. Comparative analysis showed that when using a neural network, the accuracy of the assessment increased several times.
dc.identifier.citation	Павленко К.О. Оцінка показника Херста на основі вейвлетів за допомогою нейронної мережі / К.О. Павленко // Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті : тези доповідей 27-го Міжнародного молодіжного форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 7. – С. 175–176.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/23382
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.subject	показник Херста
dc.subject	вейвлет-перетворення
dc.subject	нейронна мережа
dc.subject	вейвлет-енергії
dc.title	Оцінка показника Херста на основі вейвлетів за допомогою нейронної мережі
dc.type	Thesis
dspace.entity.type	Publication