Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2121U008755, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН АКЦІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ РЕКУРЕНТНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ LSTM Автор Bidyuk P.Huts Y.Gavrilenko V.Rudoman N.Bidyuk P.Huts Y.Gavrilenko V.Rudoman N. Дата публікації 03-09-2021 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2390 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Дослідження проведено для ознайомлення зі структурою та принципом роботи рекурентної нейронної мережі LSTM (Long short-term memory) та аналізу можливості її використання для прогнозування цін акцій однієї з великих технологічних компаній. В роботі описано теоретичний матеріал, що стосується рекурентних нейронних мереж та мережі LSTM. На прикладі статистичних даних акцій компанії Apple було продемонстровано роботу обраного методу та обчислено оцінки якості прогнозу RMSE, MAE, MAPE і оцінено точність короткострокового прогнозу. Результати дослідження показали, що рекурентні нейронні мережі можна застосовувати для прогнозування часових рядів і при цьому отримувати результат з високою точністю. У подальших дослідженнях будуть запропоновані інші види нейронних мереж та оцінка їх роботи на фінансових даних Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити