Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2015. – №826

Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/31218

Вісник Національного університету "Львівська політехніка"

До збірника наукових праць Національного університету “Львівська політехніка ”“Комп’ютерні науки та інформаційні технології” увійшли статті за результатами досліджень з актуальних питань комп’ютерних наук та інформаційних технологій, виконаних професорсько-викладацьким складом Національного університету “Львівська політехніка”, провідними вченими України і зарубіжними вченими в галузі проектування архітектури і компонентів комп’ютерних систем, моделювання складних об’єктів, процесів і систем та розроблення і використання новітніх інформаційних технологій. Для науковців, викладачів вищих закладів освіти, інженерів, що спеціалізуються у сфері новітніх обчислювальних систем, мереж, комп’ютеризованих засобів розв’язання задач цифрового опрацювання сигналів і зображень, автоматизованого проектування та керування, а також докторантів, аспірантів та студентів старших курсів відповідних спеціальностей.

Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Комп’ютерні науки та інформаційні технології: збірник наукових праць / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка»; голова Редакційно-видавничої ради Н. І. Чухрай. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2015. – № 826. – 431 с. : іл.

Browse

Search Results

Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Item
    Верифікація даних для прогнозування курсу долара за допомогою штучних нейронних мереж
    (Видавництво Львівської політехніки, 2015) Павлюк, О.; Тремба, Н.
    Використано метод ковзного середнього з шириною вікна у 4-ри точки для підвищення точності прогнозу курсу долара на тиждень. Для прогнозу вибрано неітераційну нейромережу з радіальними базовими функціями. Точність прогнозу курсу долара на тиждень з максимальною по виходах нейромережі середньоквадратичною приведеною до діапазону значень похибкою менша за 1%. The moving average method with the 4 samples window width is used to raise the weekly forecast of the US dollar exchange rate accuracy. The non-iterative artificial neural network with the radial basis functions is used for. In the end we got the forecast error less than 1%.