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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...

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Autore principale: Contreras González, César (autor)
Natura: Tesi Libro
Lingua:inglese
Pubblicazione: Guadalajara, México : edición de autor, 2025
Soggetti:
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial)
Inteligencia Artificial
Algoritmos Computacionales
Predicción - > Teoría
Ciencia de Datos - > Tema Principal
Divisas - > Aspectos Tecnológicos - > Tema Principal
Finanzas Internacionales
Finanzas - > Aspectos Tecnológicos - > Tema Principal
Economía Internacional
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Riassunto: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 función de pérdida personalizada y optimización de hiperparámetros, al tiempro que ofrece una herramienta robusta para la toma de decisiones basadas en datos en el mercado de criptomonedas.
Descrizione fisica:1 tesis electrónica en línea (57 p.)
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