Samara University Repository
Welcome!
| Title: | Особенности применения рекуррентных нейронных сетей для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг |
| Authors: | Петренков И. А. Савельев Д. А. |
| Keywords: | Apple Inc LSTM GRU RNN анализ временных рядов архитектура моделей котировки ценных бумаг машинное обучение прогнозирование акций рекуррентные нейронные сети |
| Issue Date: | 2024 |
| Citation: | Петренков, И. А. Особенности применения рекуррентных нейронных сетей для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг / И. А. Петренков, Д. А. Савельев // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024) : сб. тр. по материалам X Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 мая 2024 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т). - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2024. - Т. 4: Науки о данных / под ред. Е. В. Гошина, 2024. - С. 040232. |
| Abstract: | Исследуется зависимость качества прогнозирования акций от использования различных архитектур, функций потерь, методов оптимизации и способов предварительной обработки данных. Рассмотрены различные модели рекуррентных нейронных сетей. Из всех рассмотренных моделей лучшее качество показала четырехслойная GRU-сеть с MSE, равной 9,7533, и MAPE, равной 0,0150. За счет исследования различных параметров удалось дополнительно улучшить качество (MSE – 7,6018, MAPE – 0,0136). |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12530 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-2081-6_2024-040232.pdf | 296.84 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.