Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48990
Title: Нейродинамические алгоритмы прогнозирования показателей финансовых рынков
Other Titles: Neurodynamic Algorithms for Forecasting Financial Markets Indicators
Authors: Хмелев, А. Г.
Хмелева, А. В.
Потапов, В. Д.
Keywords: публикации ученых;финансовые показатели;финансовые рынки;нейронные сети;искусственные нейронные сети;математическое моделирование
Issue Date: 2021
Publisher: Общество с ограниченной ответственностью "Эпомен"
Citation: Хмелев, А. Г. Нейродинамические алгоритмы прогнозирования показателей финансовых рынков = Neurodynamic Algorithms for Forecasting Financial Markets Indicators / Хмелев А. Г., Хмелева А. В., Потапов В. Д. // Актуальные проблемы экономики и управления народным хозяйством : сборник научно-исследовательских работ опубликованных по итогам III Международной научно-практической конференции, Краснодар, 29 ноября 2021. – Краснодар : ООО "Эпомен", 2021. – С. 72–88.
Abstract: В данной работе предпринята попытка разработки формализованного метода построения нейросетевых моделей финансовых рынков, обладающего инвариантностью к структурным и параметрическим возмущениям с точностью до статистически значимого цикла переобучения нейросетевой модели по ранее накопленным данным о поведении исследуемого объекта.
Alternative abstract: In this paper, an attempt is made to develop a formalized method for constructing neural network models of financial markets that is invariant to structural and parametric disturbances up to a statistically significant cycle of retraining a neural network model based on previously accumulated data on the behavior of the object under study.
In this paper, an attempt is made to develop a formalized method for constructing neural network models of financial markets that is invariant to structural and parametric disturbances up to a statistically significant cycle of retraining a neural network model based on previously accumulated data on the behavior of the object under study.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48990
Appears in Collections:Публикации в зарубежных изданиях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Khmelev_Neyrodinamicheskiye.pdf5.25 MBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.