Детальная информация

Название Сравнительный анализ моделей прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Авторы Патричный Владислав
Научный руководитель Логинова Александра Викторовна
Организация Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения Санкт-Петербург, 2022
Коллекция Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Тематика биткоин ; блокчейн ; машинное обучение ; bitcoin ; blockchain ; machine learning
Тип документа Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла PDF
Язык Русский
Уровень высшего образования Бакалавриат
Код специальности ФГОС 09.03.02
Группа специальностей ФГОС 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3629
Права доступа Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи ru\spstu\vkr\19895
Дата создания записи 18.01.2023

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

Тема выпускной квалификационной работы: «Сравнительный анализ моделей прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина». Целью данной выпускной работы стало исследование возможностей моделей машинного обучения при их использовании для прогнозирования временных рядов, отражающих изменения курса криптовалюты. Задачи, решенные в работе:1. Изучение истории и особенностей криптовалют, в том числе такой популярной в мире криптовалюты как биткоин.2. Изучение различных моделей машинного обучения для прогнозирования временных рядов.3. Выбор наиболее подходящих моделей временных рядов для прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина для их дальнейшего исследования.4. Реализация выбранных моделей для прогнозирования курса биткоина с использованием языка программирования Python. Разработанный программный код позволил выполнить сравнительный анализ двух моделей: ARIMA и LSTM.

The theme of the final qualification work: “Comparative analysis of cryptocurrency rate prediction models based on bitcoin”. The goal of this graduate thesis is to investigate whether machine learning models offer better predictions than traditional models in terms of lower prediction errors and higher prediction accuracy. The tasks solved in the course of the work:1. Studying the history and characteristics of cryptocurrencies, including such a popular cryptocurrency in the world as bitcoin.2. To study different machine learning models for predicting time series.3. Selecting the most appropriate time series models for predicting bitcoin-based cryptocurrency rates for further research.4. Implementation of the selected models for bitcoin rate prediction using Python programming language. The developed program code allowed performing a comparative analysis of two models: ARIMA and LSTM.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 29 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика