Отрывок: Каждое состояние является выполнением операции отдельного класса, либо части класса. С целью визуализации условных переходов использованы символы ветвления: символы разделения и слияния (concurrent join). Рисунок 2.3 – Диаграмма деятельности Дорожки разделяют выполнение процессов между объектами или классами. На рисунке 2.3 пр...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorФайзрахманова Я. И.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.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.spatialARIMAru
dc.coverage.spatialLSTMru
dc.coverage.spatialавторегрессионная модельru
dc.coverage.spatialмеханизм вниманияru
dc.coverage.spatialмодели прогнозированияru
dc.coverage.spatialнейросетевая модельru
dc.coverage.spatialрегрессионная модельru
dc.coverage.spatialРЕКУРЕНТАЯ НЕЙРОННАЯ МОДЕЛЬ С ПАМЯТЬЮru
dc.coverage.spatialфинансовые временные рядыru
dc.creatorФайзрахманова Я. И.ru
dc.date.accessioned2024-02-15 13:39:51-
dc.date.available2024-02-15 13:39:51-
dc.date.issued2024ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20240212143052ru
dc.identifier.citationФайзрахманова, Я. И. Исследование эффективности решения задачи прогнозирования финансовых рядов при помощи гибридной модели нейронной сети : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / Я. И. Файзрахманова ; рук. работы О. П. Солдатова, 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 инфо. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - 1 файл (2,1 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-effektivnosti-resheniya-zadachi-prognozirovaniya-finansovyh-ryadov-pri-pomoshi-gibridnoi-modeli-neironnoi-seti-108687-
dc.description.abstractЗагл. с титул. экранаru
dc.description.abstractЦелью данной работы является исследование эффективности гибридной модели для решения задачи прогнозирования финансовых временных рядовru
dc.publisherИзд-во Самар. ун-таru
dc.titleИсследование эффективности решения задачи прогнозирования финансовых рядов при помощи гибридной модели нейронной сетиru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartКаждое состояние является выполнением операции отдельного класса, либо части класса. С целью визуализации условных переходов использованы символы ветвления: символы разделения и слияния (concurrent join). Рисунок 2.3 – Диаграмма деятельности Дорожки разделяют выполнение процессов между объектами или классами. На рисунке 2.3 пр...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Файзрахманова_Яна_Искандаровна_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf2.15 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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