TY - JOUR

T1 - Применение сверточных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов.

AU - Коваленко, Лев Алексеевич

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - В работе рассматривается задача применения сверточных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. В качестве временных рядов были рассмотрены ценовые ряды двух финансовых индексов с данными за один и тот же период времени. При прогнозировании был использован бинарный классификатор. Рассматривались два класса: рост и отсутствие роста. По отрезкам временных рядов одинаковой длины были построены двумерные карт. Для прогнозирования временных рядов были обучены две сверточных нейронных сети с различным количеством настраиваемых весов и различной архитектурой. По результатам вычислительного эксперимента был сделан вывод о преимуществе нейронной сети с большим количеством настраиваемых весов.

AB - В работе рассматривается задача применения сверточных нейронных сетей для прогнозирования временных рядов. В качестве временных рядов были рассмотрены ценовые ряды двух финансовых индексов с данными за один и тот же период времени. При прогнозировании был использован бинарный классификатор. Рассматривались два класса: рост и отсутствие роста. По отрезкам временных рядов одинаковой длины были построены двумерные карт. Для прогнозирования временных рядов были обучены две сверточных нейронных сети с различным количеством настраиваемых весов и различной архитектурой. По результатам вычислительного эксперимента был сделан вывод о преимуществе нейронной сети с большим количеством настраиваемых весов.

KW - neural networks

KW - time series

KW - временные ряды

KW - нейронные сети

KW - neural networks

KW - time series

KW - временные ряды

KW - нейронные сети

M3 - статья

VL - 6

SP - 292

EP - 296

JO - Процессы управления и устойчивость

JF - Процессы управления и устойчивость

SN - 2313-7304

IS - 1

ER -