Search academic texts

Information × Registration Number 2124U001872, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Заборовський Антон Анатолійович popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69149 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 105 с., 5 табл., 15 рис., 2 дод., 27 джерел. Об’єкт дослідження — методи і моделі машинного навчання для прогнозування ціни криптовалют на основі впливу зовнішніх факторів. Мета роботи — проаналізувати існуючі методи і моделі машинного навчання для прогнозування ціни криптовалют на основі впливу різних зовнішніх факторів, визначити які фінансові дані впливають на ціну та створити модель для правильної обробки даних та прогнозування. Методи дослідження — для аналізу впливу зовнішніх факторів на ціну криптовалют та прогнозування ціни за допомогою машинного навчання використовується синтез теоретичних концепцій та практичних підходів. Дослідження включає детальний системний аналіз структури та функціонування моделей машинного навчання, застосовуваних для фінансового прогнозування, та порівняння існуючих методів аналізу даних з підходами машинного навчання. Для обробки даних використовуються методи заповнення пропусків, нормалізації та фільтрації даних. Основними алгоритмами прогнозування є часові ряди, регресія, класифікація та нейронні мережі. Моделі оцінюються за допомогою таких метрик, як RMSE, DS, SMAPE та MAE. Розроблена модель машинного навчання навчається на тренувальних даних, які були ретельно відібрані з різних джерел. Був проведений аналіз та зменшення вибірки за допомогою відкидання найменш корисних атрибутів. Упровадження цієї моделі дозволить аналізувати зовнішні фактори, що впливають на ціну криптовалют, та використовувати ці дані для прогнозування, сприяючи покращенню процесів прийняття рішень у фінансових інвестиціях. popup.nrat_date 2025-01-29 Close