The issue of single-layer neural networks modeling as a task of optimal management
Рік:
2017
Сторінок:
Р. 63-66
Тип документу:
Стаття
Головний документ:
Київський Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка / Київський, університет імені національний; редкол.: голов. ред. Анісімов А.В. ; Хусаінов Д.Я., Arturs Medvids, Miklos Ronto [та ін.]. - Київ, 2017
Анотація:
Узагальнення результатів, отриманих в результаті вивчення нейронних мереж, веде до утворення потенційних передумов для створення різних систем прогнозування. У статті розглядається прогнозування часових рядів для котирувань цінних паперів на базі одношарових нейронних мереж.
З використанням різних функцій активації на основі одношарових нейронних мереж в роботі виконано моделювання часових рядів для котирувань фінансових інструментів, з метою прогнозування їх динаміки. Представлені комбінації динамічно адаптованих моделей прогнозування в мережі нейронів.
The property to generalize the subsequent results of neural network study creates the potential preconditions for the development of different forecast systems on their base. The paper deals with predicting the time series of stock quotes on the base of single-layer neural networks.
The analysis relates to the modeling of time series for quoting financial instruments on the basis of single-layer neuronal networks by using the different activation functions, with a view to predicting their dynamics. There are also the combinations of dynamically adapted models of prediction built on neuron networks.
