КРИТЕРИИ ВЫБОРА АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

Юлия Викторовна Николаева

Авторы

Ю. В. Николаева Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

Ключевые слова:

нейронная сеть, архитектура нейронной сети, параметры нейронной сети, нейросетевые приложения

Аннотация

Рассматривается многообразие нейросетевых приложений для прогнозирования финансовых рынков. Исследуется эффективность различных способов выбора архитектуры нейронной сети и ее параметров. Представлены результаты сравнительного анализа способов пользовательской настройки параметров нейронной сети и научных методов.

Биография автора

Ю. В. Николаева, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

аспирант

Библиографические ссылки

Файзуллин Р. В. Классификация систем помощи принятия решений на бирже // Вестник ИжГТУ. - 2009. - № 1(41). - С. 56-58.

Box George Edward Pelham, Jenkins Gwilym M., Reinsel Gregory C. Time Series Analysis : Forecasting and Control. - 3 rd ed. - John Wiley & Sons Inc, 2008. - 746 p.

Bollerslev T., Engle R. F., Nelson D. B. Arch models // Handbook of Econometrics / R. F. Engle, D. McFadden (ed.). - Edition 1. - Vol. 4, chapter 49. - Elsevier, 1986. - Pp. 2959-3038.

Автоматизация проектирования искусственных нейронных сетей для задач прогнозирования, управления и оценки качества / А. Торегожин, Д. Манаев, А. Золотухина, Ю. Самойлова // Материалы Второй межвуз. науч. конф. по проблемам информатики. - СПб. : ВВМ, 2011. - С. 23-27.

Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории. - М. : Горячая линия-Телеком, 2010. - 496 с.

Прогнозирование цен на золото с помощью нейронных сетей STATISTICA SNN : инф. статья. - URL: http://www.statistica.ru/statportal/tabID__32/MId__141/ ModeID__0/ PageID__354/DesktopDefault.aspx