Публікація: Методи прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі рекурентних нейронних мереж
Завантаження...
Дата
2024
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою кваліфікаційної роботи є дослідження ефективності та точності прогнозування нестаціонарних часових рядів за допомогою рекурентних нейронних мереж. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведений аналіз існуючих методів обчислювального інтелекту, спрямованих на вирішення завдання прогнозування часових рядів, виявлені переваги та недоліки. Була реалізована модель для прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі рекурентної нейронної мережі. Дослідження проводилися із застосуванням даних щодо курсу акцій Nasdaq зібрані на сайті Yahoo!Finance. Розроблений програмний продукт дозволяє прогнозувати часові ряди за допомогою моделей RNN та проводити порівняльний аналіз.
Опис
Ключові слова
обчислювальний інтелект, штучна нейронна мережа, часові ряди, LSTM, RNN, MAE, Keras
Бібліографічний опис
Близнюк О. В. Методи прогнозування нестаціонарних часових рядів на основі рекурентних нейронних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / О. В. Близнюк ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 79 с.