|
Dòng
|
Nội dung
|
|
1
|
Đánh giá hiệu suất mô hình CNN-BiLSTM với kỹ thuật làm mịn dữ liệu : Đề án Thạc sĩ Công nghệ Thông tin; Mã ngành:8480201 / Lê Gia Minh ; Hà Minh Tân hướng dẫn
Tp. Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xi, 70 tr. : bảng, sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 005.7
Đánh giá hiệu suất của mô hình CNN-BiLSTM trong việc dự báo chuỗi thời gian khi áp dụng kỹ thuật làm mịn dữ liệu bằng phương pháp trung bình động. Đề tài sẽ xây dựng các mô hình liên quan đến LSTM cùng phương pháp làm mịn dữ liệu thực hiện trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau để đánh giá hiệu quả của chúng. Đề tài này đề xuất việc áp dụng kỹ thuật làm mịn dữ liệu cho dữ liệu chuỗi thời gian, phân tích và so sánh hiệu suất của mô hình CNN-BiLSTM với các mô hình dự báo truyền thống của LSTM. Đánh giá ảnh hưởng của kỹ thuật làm mịn dữ liệu bằng phương pháp trung bình động đến kết quả dự báo dựa trên việc xây dựng và thực nghiệm dự báo trên nhiều bộ dữ liệu chuỗi thời gian khác nhau.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(1)
|
|
2
|
|
|
3
|
Dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung bằng mô hình Bidirectional Long Short -Termmemory kết hợp phương pháp Moving Averge : Khóa luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Lê Gia Minh; Bùi Tiến Đức hướng dẫn
Tp.Hồ Chí Minh : Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
xi, 48 tr. : Bảng; Sơ đồ ; 29 cm.
Ký hiệu phân loại (DDC): 332.632
Đề tài cung cấp cái nhìn tổng quan về phạm vi nghiên cứu, mục tiêu và ý nghĩa của việc thăm dò trong lĩnh vực chứng khoán và việc dự đoán giá cổ phiếu. Nghiên cứu lĩnh vực học sâu (Deep Learning) đồng thời xây dựng mô hình LSTM, BiLSTM kết hợp với làm mịn dữ liệu bằng phương pháp Moving Average để dự đoán giá đóng cổ phiếu SamSung trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Mô hình này sẽ giúp cung cấp thông tin quan trọng cho nhà đầu tư và người quản lý tài sản để họ có thể đưa ra quyết định đầu tư dựa trên các dự đoán chính xác hơn. So sánh và đưa ra kết luận mô hình học sâu LSTM và BiLSTM kết hợp Moving Average khi được tối ưu mang đến hiệu suất cao đối với các bộ dữ liệu chứng khoán khối ngành công nghệ.
Số bản sách:
(1)
Tài liệu số:
(0)
|
|
|
|
|