Другие журналы
|
электронный журналМОЛОДЕЖНЫЙ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ВЕСТНИКИздатель Академия инженерных наук им. А.М. Прохорова. Эл No. ФС77-51038. ISSN 2307-0609
Способы прогнозирования биржевых индексов с использованием нейронных сетей
Молодежный научно-технический вестник # 08, август 2015 УДК: 519.85
Файл статьи:
Шуленко А.А..pdf
(322.69Кб)
1. Mateo F., Carrasco J. J., Sellami A., Millán-Giraldo M., Domínguez M., Soria-Olivas E. Machine learning methods to forecast temperature in buildings // Expert Systems with Applications, 2013. Vol. 40, no. 4. P. 1061-1068. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.08.030. 2. Nassif A. B., Ho D., Capretz L. F. Towards an early software estimation using log-linear regression and a multilayer perceptron model // Journal of Systems and Software. 2013. Vol. 86, no. 1. P. 144–160. DOI: 10.1016/j.jss.2012.07.050. 3. Benardos P. G., Vosniakos G. C. Optimizing feedforward artificial neural network architecture // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2007. Vol. 20, no. 3. P. 365-382. DOI: 10.1016/j.engappai.2006.06.005. 4. Safi Y., Bouroumi A. An Evolutionary Approach for Optimizing Three Layer Perceptrons Architecture // International Conference on Multimedia Computing and Systems, 2012. P. 227- 231. 5. Feng C.J., Yu Z.S., Kingit U. Threefold vs . Fivefold Cross Validation in One-Hidden Layer and Two-Hidden-Layer Predictive Neural Network Modeling of Machining Surface Roughness Data // Journal of manufacturing systems. 2005. Vol. 24, no. 2. P. 93-107. DOI: 10.1016/S0278-6125(05)80010-X. 6. Lendasse A., de Bodt E., Wertz V., Verleysen M. Non-linear financial time series forecasting-application to the Bel 20 stock market index // European Journal of Economic and Social Systems. 2000. Vol. 14, no. 1. P. 81–91. DOI: 10.1051/ejess:2000110. 7. Lee K. J., Chi A. Y., Yoo S., Jin J. J. Forecasting Korean stock price index (kospi) using back propagation neural network model, Bayesian Chiao's model, and ASRIMA model // Academy of Information and Management Sciences Journal. 2008. Vol. 11, no. 2. P. 53–62. 8. Википедия. Статья «Искусственный нейрон». Раздел «Математическая модель». Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%98%D1%81%D0%BA%D1%83%D1%81%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD#.D0.9C.D0.B0.D1.82.D0.B5.D0.BC.D0.B0.D1.82.D0.B8.D1.87.D0.B5.D1.81.D0.BA.D0.B0.D1.8F_.D0.BC.D0.BE.D0.B4.D0.B5.D0.BB.D1.8C (дата обращения 06.05.2015). Публикации с ключевыми словами: прогнозирование биржевых индексов, искусственные нейронная сеть, метод обратного распространения ошибки, многослойная нейронная сеть прямого распространения, алгоритм эластичного распространения Публикации со словами: прогнозирование биржевых индексов, искусственные нейронная сеть, метод обратного распространения ошибки, многослойная нейронная сеть прямого распространения, алгоритм эластичного распространения Тематические рубрики: Поделиться:
|
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|