diplomsko delo
Nace Kovačič (Avtor), Blaž Zupan (Mentor)

Povzetek

V diplomskem delu predstavimo pristop k napovedovanju dogodkov drastičnih sprememb valutnega tečaja kriptovalut. Za napovedovanje uporabimo modela XGBClassifier in konvolucijsko nevronsko mrežo. Primerjamo njuno točnost napovedi in spremembo točnosti napovedi pri napovedovanju z možnostjo zavrnitve.

Ključne besede

časovne vrste;časovne vrste z zavrnitvijo;konvolucijske nevronske mreže;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [N. Kovačič]
UDK: 004.8(043.2)
COBISS: 169130755 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 49
Št. prenosov: 6
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Time Series with Classification and Rejection
Sekundarni povzetek: In this thesis we present an approach to predicting events of drastic changes in the exchange rate of cryptocurrencies. For prediction we use the XGBClassifier model and the convolutional neural network. We compare their prediction accuracy and the change in prediction accuracy when predicting with the option of rejection.
Sekundarne ključne besede: timeseries;timeseries with rejection;convolutional neural networks;computer science;diploma;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 35 str.
ID: 21439492