Детальная информация
| Название | Использование методов машинного обучения с целью прогнозирования изменения цен акций // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXVIII Международной научно-практической конференции, 27–29 июня 2024 года: [в 2 частях]. Ч. 2 |
|---|---|
| Авторы | Амирасланов Эльмар Гейдар Оглы ; Сараджишвили Сергей Эрикович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024 |
| Электронная публикация | 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Машинное обучение ; прогнозирование цен акций ; методы глубокого обучения ; обработка данных ; stock price predicting ; deep learning methods ; data processing |
| УДК | 004.85 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Тип файла | |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id24-536 |
| Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\76417 |
| Дата создания записи | 03.07.2025 |
В данной работе рассматривается вопрос актуальности использования методов глубокого обучения с целью прогнозирования цен акций, сравнение существующих алгоритмов, предложен метод использования долговременной краткосрочной памяти (LSTM), отличный от существующих.
This paper examines the relevance of using deep learning methods to predict stock prices, compares existing algorithms, and proposes a method for using long-term shortterm memory (LSTM) that differs from existing ones.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Все |
|
Количество обращений: 102
За последние 30 дней: 25
