Прогнозування динаміки цін на українській міжбанківській біржі за допомогою нейромережевих технологій

Simple item page
dc.contributor.authorГілявський, Денис Олександровичuk_UA
dc.date.accessioned2023-01-24T09:41:04Z
dc.date.available2023-01-24T09:41:04Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractUKR: В магістерській роботі були розглянуті нейронні мережі за визначеними критеріями, методи прогнозування значень часових рядів за допомогою методів машинного навчання. Виділені основні параметри і характеристики нейромереж, основні критерії та методи машинного навчання. Також було розглянуто основу роботи нейронних мереж іх існуючі різновидності, основні методи роботи та параметри. Було розглянуто розробку нейронної мережі для забезпечення точності прогнозів значень часових рядів за допомогою методів машинного навчання. Мета дослідження полягає в є виявлення підходящої для прогнозування архітектури нейронних мереж, її реалізація за допомогою бібліотек Numpy та TensorFlow для Python, як найбільш популярних фреймворків для побудови передбачуваних моделей, оцінка точності прогнозів моделі та підбір оптимальних параметрів. Об’єкт дослідження – нейронні мережі за визначеними критеріями.uk_UA
dc.description.abstractENG: In the master's thesis, neural networks according to certain criteria, methods of predicting time series values using machine learning methods were considered. The main parameters and characteristics of neural networks, the main criteria and methods of machine learning are highlighted. The basis of the work of neural networks, their existing varieties, the main methods of operation and parameters were also considered. The development of a neural network to ensure the accuracy of predictions of time series values using machine learning techniques was considered. The purpose of the study is to identify a neural network architecture suitable for forecasting, its implementation using the Numpy and TensorFlow libraries for Python, as the most popular frameworks for building predictive models, evaluating the accuracy of model predictions and selecting optimal parameters. The object of research is neural networks according to defined criteria.en
dc.identifier.citationГілявський Д. О. Прогнозування динаміки цін на українській міжбанківській біржі за допомогою нейромережевих технологій : дипломна робота на здобуття кваліфікаційного ступеня магістра : спец. 121 - інженерія програмного забезпечення / наук. керівник С. А. Волкова ; Укр. держ. ун-т науки та технологій. Дніпро, 2022. 157с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/16367
dc.language.isouk_UA
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, м. Дніпроuk_UA
dc.subjectалгоритм навчанняuk_UA
dc.subjectдатасетuk_UA
dc.subjectграфічне представлення роботи нейронної мережіuk_UA
dc.subjectнейронная мережаuk_UA
dc.subjectdataseten
dc.subjectneural networken
dc.subjectneuronen
dc.subjectgraphical representation of the work of the neural networken
dc.subjectlearning algorithmen
dc.subjectВКРuk_UA
dc.subjectКІТuk_UA
dc.titleПрогнозування динаміки цін на українській міжбанківській біржі за допомогою нейромережевих технологійuk_UA
dc.title.alternativeForecasting Price Dynamics on the Ukrainian interbank Exchange Using Neural Network Technologiesen
dc.typeMasters Thesisen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Hiliavskyi _dyp_m_2022.pdf
Size:
5.84 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Masters Thesis
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Магістерські роботи кафедри Комп'ютерні інформаційні технології (КІТ)
Інші праці КІТ