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J-GLOBAL ID：202002269794039718   整理番号：20A2472733

交換レート予測のためのERWCAベースFLANNモデルの性能解析【JST・京大機械翻訳】

Performance Analysis of ERWCA-Based FLANN Model for Exchange Rate Forecasting

著者 (4件)： Mohanty Arup Kumar (Department of CSIT, Siksha ‘O’ Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Hota Sarbeswara (Department of CA, Siksha ‘O’ Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Mahapatra Ajit Kumar (Department of CSIT, Siksha ‘O’ Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, India) ,  Mishra Debahuti (Department of CSE, Siksha O Anusandhan Deemed to be University, Bhubaneswar, India)
資料名： Smart Innovation, Systems and Technologies  (Smart Innovation, Systems and Technologies)
巻： 194  ページ： 173-180  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5072A  ISSN： 2190-3018  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去10年間以来,工学と数学の分野における研究の焦点は,緊急交換率予測である。交換速度データが本質的に非線形で動的であるので,人工ニューラルネットワーク(ANN)モデルのバリアントは,予測モデルを開発するための一般的な選択である。ニューラルネットワークモデルの欠点を克服するために,異なる自然誘導最適化アルゴリズムを提案した。本論文では,FLANNモデルを交換速度予測に用い,ERWCAアルゴリズムをFLANNモデルの最適重量決定に用いた。INR交換速度データに対するSGDを,シミュレーション目的のための特定期間のために収集し,そして,データセットを訓練と試験目的のための比率8:2に分割した。提案したFLANN/ERWCAモデルの性能をFLANN-PSOとFLANN-WCAモデルと比較した。実験結果は,提案したモデルが,INR交換速度予測に対するSGDの1日と7日先の他の2つのモデルより優れていることを実証した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  最適化手法 ,  ニューラルネットワーク ,  *性能分析 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 神経回路網モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 為替レート ,  三角膨張 ,  水サイクルアルゴリズム ,  平均絶対誤差

分類 (1件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： レート ,  予測 ,  モデル ,  性能解析