Яковлева, Алла ПетрівнаБезбах, Володимир Павлович2022-02-162022-02-162021Безбах, В. П. Застосування рекурентних нейронних мереж для вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Безбах Володимир Павлович. – Київ, 2021. – 109 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/46543Магістерська дисертація: 109 с., 35 рис., 19 табл., 1 додаток, 19 джерел. Тема магістерської дисертації «Застосування рекурентних нейронних мереж для вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках». Актуальність магістерської дисертації обумовлена динамічним розвитком систем прогнозування та зміною значень часових на фінансових ринках, які породжують потребу у системі прогнозування та можливості якісного аналізу отриманого прогнозу. Об’єктом дослідження є часові ряди, модулі нейронних мереж та рекурентні нейронні мережі. Предметом дослідження є прогнозування часових рядів у фінансових ринках за допомогою рекурентних нейронних мереж. Метою магістерської дисертації є аналіз та покращення роботи рекурентних нейронних мереж у задачах прогнозування часових рядів у фінансових ринках. Для досягнення поставленої мети було виконано наступні задачі: 1) огляд предметної області та аналіз методів математичного моделювання часових рядів та нейронних мереж, аналіз існуючих рішень та архітектури рекурентних нейронних мереж; 2) розробка моделі вирішення задачі прогнозування часових рядів у фінансових ринках; 3) виконання обчислювальних експериментів та порявняння результатів програмного забезпечення, розробленого для прогнозування часових рядів у фінансових ринках.ukрекурентні нейронні мережічасові рядипрогнозуваннямашинне навчанняфінансові ринкиrecurrent neural networkstime seriesfinancial marketsforecastingmachine learningMaster Thesis109 с.519.688