Автор молодец выполнил работу раньше срока. Спасибо
Информация о работе
Подробнее о работе
Прогнозирование финансовых временных рядов на базе применения искусственных нейронных сетей
- 123 страниц
- 2019 год
- 85 просмотров
- 1 покупка
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
Цель работы заключается в исследовании существующих методов и прогнозировании финансовых временных рядов на основе создания, обучения и использования искусственных нейронных сетей путем разработки прикладного программного обеспечения. В работе рассмотрены основные принципы и методы построения искусственных нейронных сетей, приведены специфику осуществления прогнозирования финансовых временных рядов, описаны результаты исследования и разработки программного приложения. Смысл прогнозирования финансовых рядов заключается в максимизации прибыли
6.1 Проблемы радиационной безопасности при аварии на предприятии ядерно-технического цикла 101
6.2 Критерии для принятия решения и установления режимных зон в районе аварий 104
6.3 Принятие решений и проведения профилактических и защитных мероприятий на различных этапах развития аварии на АЭС 107
Магистерская диссертация. При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. В наличии презентация, файлы исходников реализации, отчет по преддипломной практике(за дополнительную плату).Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках, по запросу вышлю нужную. Если есть вопросы по работе - задавайте, постараюсь всем ответить.
Работа была защищена в 2019 году на оценку "Отлично" в одном из отечественных Вузов.
1. Бэстенс, Д.Э. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях / Д.Э. Бэстенс, В.М. Ван Ден Берг, Д. Вуд. – Москва: ТВП, 1997. – 236 с.
2. Billings, S.A. Dual – orthogonal radial function networks for nonlinear time series prediction / S.A. Billings, X. Hong // Neural Networks. – 1998. – № 11. – P. 479–493.
3. Адаптивные нейронные сети [Электронный ресурс] / Справочник по нейросетям. – Режим доступа: http://www.neuroshell.forekc.ru/ ans/index_7.htm. – Дата доступа: 22.02.2016.
4. Veith, A.C. A modified quickprop algorithm / A.C. Veith, G.A. Holmes // Neural Computation. – 2011. – Vol. 3. – P. 310–311.
5. Козадаев, А.С. Предварительная оценка качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов / А.С. Козадаев // Вестн. Тамб. ун-та. Сер. Естеств. и техн. науки. – 2008. – Т. 13, вып. 1. – С. 99–100.
6. Панфилов П.Н. Введение в нейронные сети / П.Н. Панфилов // Современный трейдинг. – 2001. – № 2. – С. 12–17.
7. Прогнозирование финансовых временных рядов. – Электроний ресурс. – Режим доступу: https://habr.com/post/144405/. - Дата доступа: 10.10.2018.
и еще 23 источника
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
