Гібридні та ансамблеві методи та моделі машинного навчання прогнозування фінансових часових рядів
Loading...
Date
Authors
Токарєва, Катерина
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича
DOI
Abstract
Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика. Дисертаційна робота присвячена побудові гібридних алгоритмів на основі методів та моделей машинного навчання та класичних алгоритмів часових рядів. Результати дисертаційної роботи є підґрунтям для подальших теоретичних і практичних наукових розробок у дослідженні гібридних алгоритмів побудови прогнозу для фінансових часових рядів.
Description
Keywords
стохастичні диференціально-функціональні рівняння , генетичний алгоритм , прогнозування фінансових процесів , стохастична оптимізація , нейронні мережі , оцінка параметрів , метод зворотного поширення , часові ряди , штучний інтелект , машинне навчання , моделювання фондових індексів , часовий ряд фінансових даних , органiзацiйна карта Кохонена , адаптивна нейро-нечiтка система виводу , оцінка похибки
Citation
Токарєва К.А. Гібридні та ансамблеві методи та моделі машинного навчання прогнозування фінансових часових рядів. Квалiфiкацiйна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора фiлософiї за спецiальнiстю 113 – Прикладна математика. Чернівецький національний університет iменi Юрiя Федьковича МОН України, Чернiвцi, 2024. 152 с.