Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/32341
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Прохоров Артем Борисович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Prohorov Artem Borisovic | en_GB |
dc.contributor.advisor | Прохоров Артем Борисович | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Prohorov Artem Borisovic | en_GB |
dc.contributor.author | Филиппов Марк Дмитриевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Filippov Mark Dmitrievic | en_GB |
dc.contributor.editor | Григорьев Дмитрий Алексеевич | ru_RU |
dc.contributor.editor | Grigorev Dmitrij Alekseevic | en_GB |
dc.date.accessioned | 2021-08-07T09:11:21Z | - |
dc.date.available | 2021-08-07T09:11:21Z | - |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | 061747 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/32341 | - |
dc.description.abstract | Аннотация на русском языке: Цель исследования - сбор большого набора признаков для прогнозирования доходности криптовалют, уменьшение размерности набора признаков, путем выбора самых важных из них, обзор и реализация современных нейронных сетей для предсказания доходности криптовалют. Сравнение результатов работы различных моделей на различных криптовалютах. Новизна работы заключается в совместном использовании признаков различной природы и в эффективном сокращении количества этих признаков, без негативного влияния на результат прогнозирования. | ru_RU |
dc.description.abstract | The purpose of the study is to collect a large set of features for predicting return of cryptocurrencies, reduce the dimension of features dataset by selecting the most important ones, review and implement modern neural networks for predicting the profitability of cryptocurrencies. Comparison of the results of different models on different cryptocurrencies. The novelty of the work lies in the joint use of features of different nature and in the effective reduction of the number of these features, without a negative impact on the result of forecasting. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | криптовалюты | ru_RU |
dc.subject | прогнозирование | ru_RU |
dc.subject | доходность | ru_RU |
dc.subject | признаки | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | рекуррентные нейронные сети. | ru_RU |
dc.subject | cryptocurrencies | en_GB |
dc.subject | prediction | en_GB |
dc.subject | return | en_GB |
dc.subject | features | en_GB |
dc.subject | neural networks | en_GB |
dc.subject | recurrent neural networks. | en_GB |
dc.title | Application of neural networks for cryptocurrency price predicting | en_GB |
dc.title.alternative | Применение нейронных сетей для прогнозирования цен на рынке криптовалют | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | BACHELOR STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diploma_Philippov_Mark.pdf | Article | 1,61 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.