1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 04. Материалы конференций
  3. Информационные технологии и нанотехнологии
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorПетренков И. А.
dc.contributor.authorСавельев Д. А.
dc.coverage.spatialApple Inc
dc.coverage.spatialLSTM
dc.coverage.spatialGRU
dc.coverage.spatialRNN
dc.coverage.spatialанализ временных рядов
dc.coverage.spatialархитектура моделей
dc.coverage.spatialкотировки ценных бумаг
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialпрогнозирование акций
dc.coverage.spatialрекуррентные нейронные сети
dc.creatorПетренков И. А., Савельев Д. А.
dc.date2024
dc.date.accessioned2025-08-22T12:17:56Z-
dc.date.available2025-08-22T12:17:56Z-
dc.date.issued2024
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\563489
dc.identifier.citationПетренков, 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.
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12530-
dc.description.abstractИсследуется 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).
dc.languagerus
dc.relation.ispartofИнформационные 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.
dc.sourceИнформационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2024). - Т. 4 : Науки о данных
dc.subjectApple Inc
dc.subjectLSTM
dc.subjectGRU
dc.subjectRNN
dc.subjectанализ временных рядов
dc.subjectархитектура моделей
dc.subjectкотировки ценных бумаг
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectпрогнозирование акций
dc.subjectрекуррентные нейронные сети
dc.titleОсобенности применения рекуррентных нейронных сетей для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг
dc.typeText
dc.citation.spage040232
dc.citation.volume4
local.contributor.authorПетренков И. А.
local.contributor.authorСавельев Д. А.
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Osobennosti-primeneniya-rekurrentnyh-neironnyh-setei-dlya-modelirovaniya-prognozov-kotirovok-cennyh-bumag-112719
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Osobennosti-primeneniya-rekurrentnyh-neironnyh-setei-dlya-modelirovaniya-prognozov-kotirovok-cennyh-bumag-112719
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-2081-6_2024-040232.pdf296.84 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.