ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТА АНСАМБЛЕВИХ МЕТОДІВ У ПРОГНОЗУВАННІ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ

У статті проведено порівняльний аналіз ефективності різних методів машинного навчання для прогнозування цін криптовалют. Дослідження охоплює шість популярних криптовалют: Bitcoin, Ethereum, Binance Coin, Cardano, Ripple та Litecoin. Для прогнозування використано рекурентні нейронні мережі (RNN, LSTM...

Celý popis

Podrobná bibliografia

Vydané v:	Ekonomichnyĭ visnyk NTUU "KPI" číslo 32; s. 155 - 160
Hlavní autori:	Клебан, Ю. В., Конощук, Є. А.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	English
Vydavateľské údaje:	Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute 15.04.2025
Predmet:	LSTM ансамблеві методи криптовалюти машинне навчання нейронні мережі прогнозування цін
ISSN:	2307-5651, 2412-5296
On-line prístup:	Získať plný text
Tagy:	Pridať tag Žiadne tagy, Buďte prvý, kto otaguje tento záznam!