Forecasting Bitcoin’s Tendency with ConvLSTM Architecture /
Este estudio propone un modelo predictivo para estimar el precio del Bitcoin en tiempo real mediante una arquitectura híbrida que integra Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Bi-LSTM, complementadas con un mecanismo de atención. El modelo, desarrollado con TensorFlow y Keras, incorpora una...
Guardado en:
| Hovedforfatter: | |
|---|---|
| Format: | Tesis Bog |
| Sprog: | engelsk |
| Udgivet: |
Guadalajara, México :
edición de autor,
2025
|
| Fag: | |
| Online adgang: | Ver documento en línea |
| Tags: |
Ingen Tags, Vær først til at tagge denne postø!
|
Lignende værker: Forecasting Bitcoin’s Tendency with ConvLSTM Architecture /
- Construcción predictiva automatizada de una serie de tiempo financiera corporativa con algoritmos dentro de un caso de estudio aplicado de Ciencia de Datos /
- Análisis de oportunidades de arbitraje entre criptomonedas aplicando Reinforcement Learning /
- Cryptocurrency Forecasting Models and DeFi /
- Bid Estimation Methodology Based on Hourly Conversion Rate Forecast with a Classic Econometric Approach /
- Pronósticos de costos por obligaciones de garantías a corto plazo /
- Pronóstico de temperatura en un invernadero usando algoritmos de aprendizaje supervisado /