Neuronové sítě a predikce časových řad

Abstract

Bakalářská práce se zabývá neuronovými sítěmi používanými k predikci časových řad. Jde zejména o dopřednou neuronovou síť s algoritmem učení zpětného šíření chyby, neuronovou síť s radiálními bázovými funkcemi a neuronovou síť vyššího řádu. Jsou prováděna měření různých parametrů těchto sítí a jejich srovnání. Testování je prováděno na časových řadách historických cen finančních trhů. Stručně jsou zmíněny další typy neuronových sítí a jiné metody predikce finančních trhů.Bachelor's thesis studies neural networks that are used for time serie prediction. Particularly it is feedforward neural network with backpropagation learning algorithm, neural network with radial basis functions and higher order neural network. Various parameters of these networks are tested and comparised. Testing is performed on time series of historical prices of financial markets. Other neural networks and other forecasting methods of financial markets are mentioned briefly.