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...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Ekonomichnyĭ visnyk NTUU "KPI" H. 32; S. 155 - 160
Hauptverfasser:	Клебан, Ю. В., Конощук, Є. А.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute 15.04.2025
Schlagworte:	LSTM ансамблеві методи криптовалюти машинне навчання нейронні мережі прогнозування цін
ISSN:	2307-5651, 2412-5296
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Schreiben Sie den ersten Kommentar!