Irakische Aktienmarktprognose mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze
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Vorhersagen sind sehr schwierig, vor allem, wenn die Beziehung zwischen Eingaben und Ergebnissen nichtlineare Merkmale aufweist, und künstliche neuronale Netze gehören dazu. Die Vorhersage von Aktiendaten mit einer herkömmlichen Zeitreihenauswertung hat sich als kompliziert erwiesen. Da vor der Vorhersage nicht primär ein geeignetes mathematisches Modell postuliert werden muss, verfügt ein neuronales Netz über die Fähigkeit, aus signifikanten Datensammlungen nützliche Informationen zu extrahieren, die häufig für eine befriedigende Beschreibung der finanziellen Zeitreihen notwendig si...
Vorhersagen sind sehr schwierig, vor allem, wenn die Beziehung zwischen Eingaben und Ergebnissen nichtlineare Merkmale aufweist, und künstliche neuronale Netze gehören dazu. Die Vorhersage von Aktiendaten mit einer herkömmlichen Zeitreihenauswertung hat sich als kompliziert erwiesen. Da vor der Vorhersage nicht primär ein geeignetes mathematisches Modell postuliert werden muss, verfügt ein neuronales Netz über die Fähigkeit, aus signifikanten Datensammlungen nützliche Informationen zu extrahieren, die häufig für eine befriedigende Beschreibung der finanziellen Zeitreihen notwendig sind.
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