Ансамблеві гібридні нейромережеві моделі прогнозування інвестиційних ризиків у фінансах

Abstract

У роботі запропоновано підхід до ансамблювання гібридних нейромережевих моделей із використанням алгоритмів обчислювального інтелекту для підвищення точності прогнозування інвестиційних ризиків. інтеграція різних типів моделей та алгоритмів обчислювального інтелекту дозволяє суттєво підвищити ефективність аналізу фінансових даних. Запропонована модель забезпечує адаптивне поєднання результатів окремих компонентів, врахування невизначеності та автоматизацію процесу оптимізації, що сприяє підвищенню точності та надійності прогнозі