Časovne vrste in razvrščanje z zavrnitvijo

Kovačič, Nace (avtor), Zupan, Blaž (mentor)

V diplomskem delu predstavimo pristop k napovedovanju dogodkov drastičnih sprememb valutnega tečaja kriptovalut. Za napovedovanje uporabimo modela XGBClassifier in konvolucijsko nevronsko mrežo. Primerjamo njuno točnost napovedi in spremembo točnosti napovedi pri napovedovanju z možnostjo zavrnitve.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: časovne vrste, časovne vrste z zavrnitvijo, konvolucijske nevronske mreže
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2023
• PID: 20.500.12556/RUL-152731
• COBISS.SI-ID: 169130755
• Datum objave v RUL: 04.12.2023

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Time Series with Classification and Rejection

Izvleček

In this thesis we present an approach to predicting events of drastic changes in the exchange rate of cryptocurrencies. For prediction we use the XGBClassifier model and the convolutional neural network. We compare their prediction accuracy and the change in prediction accuracy when predicting with the option of rejection.

• Ključne besede: timeseries, timeseries with rejection, convolutional neural networks