Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Аннотация
Объектом исследования является определение эффективной модели для прогнозирования цен на акции на основе рекуррентной нейронной сети. В этой работе применяются VanillaRNN, LSTM и GRU сети для прогноза цен на акции на примере компании PorscheAutomobilHolding SE и сравниваются полученные результаты. Эффективность модели была количественно оценена с помощью метода среднеквадратичной ошибки RMSE. Программная реализация выполнена с использованием библиотек для машинного обучения и сложных математических вычислений, таких как Keras, TensorFlow, scikit-learn, Pandas, NumPy и представляет собой скрипт на языке программирования Python 3.5.5. Результатом данной выпускной квалификационной работы является разработка модели для прогнозирования цен с целью её дальнейшего применения в краткосрочной торговле.
Права на использование объекта хранения
Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
Статистика использования
Количество обращений: 168
За последние 30 дней: 1 Подробная статистика |