Отрывок: 75 процесс е Цена данных закрытия оказание Биткоина (time июнь 2017 time года – градиента май 2022 append года) кокер представлена известно на секунд рисунке 3.1. lstm Рисунок 3.1 – данные Дневная прогнозирование цена value закрытия стратегия Биткойна (с проблем июня 2017 криптовалют года labels по модел ью ай 2022 информация года) чтобы Мы значени отоб...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorЗлобин О. С.ru
dc.contributor.authorТимофеев А. В.ru
dc.contributor.authorАстапова О. Г.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialанализru
dc.coverage.spatialкриптовалютный рынокru
dc.coverage.spatialсистемы поддержки принятия решенияru
dc.coverage.spatialторговляru
dc.creatorЗлобин О. С.ru
dc.date.accessioned2024-02-15 15:15:32-
dc.date.available2024-02-15 15:15:32-
dc.date.issued2024ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240212144417ru
dc.identifier.citationЗлобин, О. С. Исследование эффективности использования системы поддержки принятия решений на криптовалютных рынках : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / О. С. Злобин ; рук. работы А. В. Тимофеев, нормоконтролер О. Г. Астапова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; Ин-т информатики. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - 1 файл (2,0 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-effektivnosti-ispolzovaniya-sistemy-podderzhki-prinyatiya-reshenii-na-kriptovalutnyh-rynkah-108691-
dc.description.abstractЗагл. с титул. экранаru
dc.description.abstractЦелью данной магистерской работы является разработка и апробация нейросетевых алгоритмов, необходимых для эффективной торговли на рынках криптовалют. В процессе работы использованы различные существующие нейросетевые алгоритмы и их архитектурные подвиды. В результате работы определено, какой из алгоритмов является наиболее успешным для автоматизированной торговли криптовалютой. Эффективность работы заключается в определении исследованием возможности улучшить качество принятия решений на рынках криптовалют.ru
dc.publisherИзд-во Самар. ун-таru
dc.titleИсследование эффективности использования системы поддержки принятия решений на криптовалютных рынкахru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart75 процесс е Цена данных закрытия оказание Биткоина (time июнь 2017 time года – градиента май 2022 append года) кокер представлена известно на секунд рисунке 3.1. lstm Рисунок 3.1 – данные Дневная прогнозирование цена value закрытия стратегия Биткойна (с проблем июня 2017 криптовалют года labels по модел ью ай 2022 информация года) чтобы Мы значени отоб...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Злобин_Олег_Сергеевич_Исследование_эффективности_использования_системы.pdf2.04 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.