Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері
This paper discusses ANNs of different generations. The efficiency of using computational intelligence in the task of short- and medium-term forecasting in the financial sphere is investigated. For the investigation, a fully connected feed-forward network (Back Propagation), a recurrent network (LST...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/312420 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1856543598306131968 |
|---|---|
| author | Bodyanskiy, Yevgeniy Zaychenko, Yuriy Zaichenko, Helen Kuzmenko, Oleksii |
| author_facet | Bodyanskiy, Yevgeniy Zaychenko, Yuriy Zaichenko, Helen Kuzmenko, Oleksii |
| author_sort | Bodyanskiy, Yevgeniy |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2025-05-20T17:56:07Z |
| description | This paper discusses ANNs of different generations. The efficiency of using computational intelligence in the task of short- and medium-term forecasting in the financial sphere is investigated. For the investigation, a fully connected feed-forward network (Back Propagation), a recurrent network (LSTM), a hybrid deep learning network based on self-organization (GMDH neo fuzzy), and a hybrid system of computational intelligence based on bagging and group method of data handling (HSCI bagging) were chosen. The experimental parameters chosen are the prediction interval, the number of inputs, the percentage of validation data in the training set, and the number of fuzzifiers (for GMDH neo-fuzzy). Experiments were conducted, and the best results for different prediction intervals were compared. The optimal parameters of the networks and the feasibility of their use in the task of forecasting at different intervals are determined. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:28:34Z |
| format | Article |
| id | journaliasakpiua-article-312420 |
| institution | System research and information technologies |
| language | English |
| last_indexed | 2025-09-17T09:26:02Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| spelling | journaliasakpiua-article-3124202025-05-20T17:56:07Z Investigation of the effectiveness of artificial neural networks of different generations in the task of forecasting in the financial sphere Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері Bodyanskiy, Yevgeniy Zaychenko, Yuriy Zaichenko, Helen Kuzmenko, Oleksii покоління ШНМ Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging generations of ANNs Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging This paper discusses ANNs of different generations. The efficiency of using computational intelligence in the task of short- and medium-term forecasting in the financial sphere is investigated. For the investigation, a fully connected feed-forward network (Back Propagation), a recurrent network (LSTM), a hybrid deep learning network based on self-organization (GMDH neo fuzzy), and a hybrid system of computational intelligence based on bagging and group method of data handling (HSCI bagging) were chosen. The experimental parameters chosen are the prediction interval, the number of inputs, the percentage of validation data in the training set, and the number of fuzzifiers (for GMDH neo-fuzzy). Experiments were conducted, and the best results for different prediction intervals were compared. The optimal parameters of the networks and the feasibility of their use in the task of forecasting at different intervals are determined. Розглянуто ШНМ різних поколінь. Досліджено ефективність використання обчислювального інтелекту в задачах коротко- та середньострокового прогнозування у фінансовій сфері. Для дослідження обрано повнозв’язну мережу прямого поширення (Back Propagation), рекурентну мережу (LSTM), гібридну мережу глибокого навчання на основі самоорганізації (GMDH-neo-fuzzy) та гібридну систему обчислювального інтелекту на основі беггінгу та методу групового урахування аргументів (HSCI-bagging). Як експериментальні параметри обрано інтервал прогнозування, кількість входів, відсоток валідаційних даних у навчальній вибірці та кількість фазифікаторів (для GMDH-neo-fuzzy). Проведено експерименти та порівняно найкращі результати, отримані для різних інтервалів прогнозування. Визначено оптимальні параметри мереж та доцільність їх використання в задачі прогнозування на різних інтервалах. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2025-03-28 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/312420 10.20535/SRIT.2308-8893.2025.1.09 System research and information technologies; No. 1 (2025); 124-137 Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2025); 124-137 Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2025); 124-137 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/312420/319612 |
| spellingShingle | покоління ШНМ Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging Bodyanskiy, Yevgeniy Zaychenko, Yuriy Zaichenko, Helen Kuzmenko, Oleksii Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title | Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title_alt | Investigation of the effectiveness of artificial neural networks of different generations in the task of forecasting in the financial sphere |
| title_full | Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title_fullStr | Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title_full_unstemmed | Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title_short | Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| title_sort | дослідження ефективності штучних нейронних мереж (шнм) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері |
| topic | покоління ШНМ Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging |
| topic_facet | покоління ШНМ Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging generations of ANNs Back Propagation LSTM GMDH neo fuzzy HSCI bagging |
| url | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/312420 |
| work_keys_str_mv | AT bodyanskiyyevgeniy investigationoftheeffectivenessofartificialneuralnetworksofdifferentgenerationsinthetaskofforecastinginthefinancialsphere AT zaychenkoyuriy investigationoftheeffectivenessofartificialneuralnetworksofdifferentgenerationsinthetaskofforecastinginthefinancialsphere AT zaichenkohelen investigationoftheeffectivenessofartificialneuralnetworksofdifferentgenerationsinthetaskofforecastinginthefinancialsphere AT kuzmenkooleksii investigationoftheeffectivenessofartificialneuralnetworksofdifferentgenerationsinthetaskofforecastinginthefinancialsphere AT bodyanskiyyevgeniy doslídžennâefektivnostíštučnihnejronnihmerežšnmríznihpokolínʹuzadačíprognozuvannâufínansovíjsferí AT zaychenkoyuriy doslídžennâefektivnostíštučnihnejronnihmerežšnmríznihpokolínʹuzadačíprognozuvannâufínansovíjsferí AT zaichenkohelen doslídžennâefektivnostíštučnihnejronnihmerežšnmríznihpokolínʹuzadačíprognozuvannâufínansovíjsferí AT kuzmenkooleksii doslídžennâefektivnostíštučnihnejronnihmerežšnmríznihpokolínʹuzadačíprognozuvannâufínansovíjsferí |