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J-GLOBAL ID：202202226620455076   整理番号：22A1082725

外因性入力ニューラルネットワークによる非線形自己回帰によるEUR/USD交換率の予測【JST・京大機械翻訳】

Forecasting EUR/USD exchange rate with nonlinear autoregressive with exogenous input neural networks

著者 (1件)： Markova Maya (Angel Kanchev University of Rousse, 8 Studentska str., 7017 Rousse, Bulgaria)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2459  号： 1  ページ： 030023-030023-9  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測通行率交換率は,Forex専門家と取引業者にとって挑戦的な仕事である。本論文では,EUR/USD交換率を5分と1分間隔で集めたデータを用いて検討した。任意の非線形関数をニューラルネットワークを用いて近似できる。本研究の目的は,Matlabニューラルネットワークツールボックスを用いた外因性入力(NARX)ニューラルネットワークによる非線形自己回帰の利用を調べることである。2つのモデルを構築して,外国の通貨交換率を予測する最も効果的なモデルを決定した。両モデルは,最適なネットワーク構造を決定するために,様々な設計で多数のNARXネットワークを構築し,評価する。研究は,モデル1の誤差の大多数が2.6~3.4πpsの間にあることを示した。しかし,モデル2における誤差の大部分は2.2~2.4πpsであり,モデル2がモデル1よりもより正確な予測をすることを示した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 誤差 ,  *回帰分析 ,  データ ,  *ネットワーク ,  予測 ,  *ニューラルネットワーク ,  入力 ,  ネットワーク構造
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  MATLAB ,  *自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  非線形 ,  自己回帰 ,  予測