Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorТокарєва, Катерина
dc.date.accessioned2024-03-26T07:12:51Z
dc.date.available2024-03-26T07:12:51Z
dc.date.issued2024-03-25
dc.identifier.citationТокарєва К.А. Гібридні та ансамблеві методи та моделі машинного навчання прогнозування фінансових часових рядів. Квалiфiкацiйна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора фiлософiї за спецiальнiстю 113 – Прикладна математика. Чернівецький національний університет iменi Юрiя Федьковича МОН України, Чернiвцi, 2024. 152 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://archer.chnu.edu.ua/xmlui/handle/123456789/9861
dc.description.abstractКваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика. Дисертаційна робота присвячена побудові гібридних алгоритмів на основі методів та моделей машинного навчання та класичних алгоритмів часових рядів. Результати дисертаційної роботи є підґрунтям для подальших теоретичних і практичних наукових розробок у дослідженні гібридних алгоритмів побудови прогнозу для фінансових часових рядів.uk_UA
dc.language.isootheruk_UA
dc.publisherЧернівецький національний університет імені Юрія Федьковичаuk_UA
dc.subjectстохастичні диференціально-функціональні рівнянняuk_UA
dc.subjectгенетичний алгоритмuk_UA
dc.subjectпрогнозування фінансових процесівuk_UA
dc.subjectстохастична оптимізаціяuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectоцінка параметрівuk_UA
dc.subjectметод зворотного поширенняuk_UA
dc.subjectчасові рядиuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectмоделювання фондових індексівuk_UA
dc.subjectчасовий ряд фінансових данихuk_UA
dc.subjectорганiзацiйна карта Кохоненаuk_UA
dc.subjectадаптивна нейро-нечiтка система виводуuk_UA
dc.subjectоцінка похибкиuk_UA
dc.titleГібридні та ансамблеві методи та моделі машинного навчання прогнозування фінансових часових рядівuk_UA
dc.typeThesisuk_UA


Долучені файли

Thumbnail
Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

  • Дисертації
    Дисертації аспірантів та докторантів факультету

Показати скорочений опис матеріалу