Публікація: Дослідження методів прогнозування динаміки курсу криптовалют
Завантаження...
Дата
2023
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Метою роботи є проведення дослідження щодо ефективності алгоритмів сімейства авторегресії та рекурентних нейронних мереж для прогнозування динаміки курсу криптовалют. У результаті роботи було досліджено та реалізовано алгоритми сімейства авторегресії ARMA, ARIMA та рекурентних нейронних мереж LSTM, GRU. Був проведений експеримент для порівняння реалізованих алгоритмів за заданими критеріями та визначена найбільш ефективна модель для прогнозування динаміки курсу криптовалют.
Опис
Ключові слова
динаміка курсу криптовалют, криптовалюта, авторегресія, часовий ряд
Бібліографічний опис
Авдєєв О. Д. Дослідження методів прогнозування динаміки курсу криптовалют : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 Інженерія програмного забезпечення / О. Д. Авдєєв ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 87 с.