Дослідження Модифікації Гібридної Рекурентної Нейронної Мережі для Прогнозування Цін Акцій

Автор(и)

  • Дмитро Качан Інститут Прикладного Системного Аналізу, КПІ ім. Ігоря Сікорського
  • Надія Недашківська Інститут Прикладного Системного Аналізу, КПІ ім. Ігоря Сікорського

Ключові слова:

рекурентні і згорткові нейронні мережі, LSTM, GRU, модель кодувальник-декодувальник, модель послідовність у послідовність, механізм уваги, регуляризація

Анотація

Запропоновано гібридну модель нейронної мережі, яка поєднує рекурентні, згорткові шари та механізм уваги для прогнозування цін акцій. Експериментальним шляхом модель порівняно з LSTM та GRU моделями автокодувальників. Розроблено систему прогнозування цін акцій статистичними методами та методами машинного навчання.

Завантаження

Опубліковано

24.05.2024

Номер

2024: Інформаційні технології та комп'ютерне моделювання: матеріали Міжнародної науково-практичної конференції

Розділ

Секція 4 Глибинний аналіз та організація даних, Big Data, системи штучного інтелекту, Smart додатки