Построение системы предиктивного анализа банковских инвестиций с использованием технологий суперкомпьютерного моделирования
Анализ поведения стоимости ценной бумаги в будущем. Оценка банковских инвестиций с помощью прогнозных математических моделей: метода Монте-Карло и нейронных сетей. Уменьшение времени принятия решения за счет увеличения скорости формирования прогноза.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Предмет | Программирование |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Прислал(а) | Курманова |
Дата добавления | 18.07.2020 |
Размер файла | 2,9 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Характеристика основных методов для решения различных задач с помощью случайных последовательностей. Реализация и проверка эффективности метода Монте-Карло при его применении на различных примерах. Алгоритм метода имитации. Издержки неопределенности.
курсовая работа [98,9 K], добавлен 04.05.2014Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.
дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011Технологии решения задач с использованием нейронных сетей в пакетах расширения Neural Networks Toolbox и Simulink. Создание этого вида сети, анализ сценария формирования и степени достоверности результатов вычислений на тестовом массиве входных векторов.
лабораторная работа [352,2 K], добавлен 20.05.2013Основные отличия нейросетей от других методов. Неформализуемые и трудно формализуемые задачи. Моделирование интеллектуальной деятельности человека. Оценка стоимости квартир в Перми с использованием нейронных сетей. Проектирование и обучение нейросети.
презентация [139,4 K], добавлен 14.08.2013Стадии процесса моделирования. Функция распределения непрерывной случайной величины. Методы моделирования (обратной функции, суперпозиции, исключения). Нормальные случайные величины. Метод Монте-Карло, точки равновесия. Моделирование динамических систем.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 06.08.2013Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач. Принципы архитектуры их построения и цели работы программных комплексов. Основные достоинства и недостатки каждой из них. Пример рекуррентной сети Элмана.
курсовая работа [377,4 K], добавлен 26.02.2015Некоторые сведения теории вероятностей. Математическое ожидание, дисперсия. Точность оценки, доверительная вероятность. Сущность метода Монте-Карло. Генераторы случайных чисел. Вычисление кратных интегралов. Описание пользовательского интерфейса.
курсовая работа [301,5 K], добавлен 08.11.2013Исследование эффективности применения нейронных сетей в рамках отношений между людьми. Принцип работы с нейросимулятором. Составление обучающей выборки и проектирование персептронов. Анализ выбора супружеской пары с использованием нейросетевых технологий.
презентация [150,8 K], добавлен 19.08.2013Описание технологического процесса напуска бумаги. Конструкция бумагоделательной машины. Обоснование применения нейронных сетей в управлении формованием бумажного полотна. Математическая модель нейрона. Моделирование двух структур нейронных сетей.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.10.2012Анализ возможностей текстового редактора Word и электронных таблиц Excel для решения экономических задач. Описание общих формул, математических моделей и финансовых функций Excel, используемых для расчета скорости оборота инвестиций. Анализ результатов.
курсовая работа [64,5 K], добавлен 21.11.2012