استخدام شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بأسعار عملة البيتكوين
dc.contributor.author | روابة ،محمد | |
dc.date.accessioned | 2025-01-06T08:11:50Z | |
dc.date.available | 2025-01-06T08:11:50Z | |
dc.date.issued | 2024-12-15 | |
dc.description.abstract | This research paper aimed to predict the daily closing prices of Bitcoin using a developed model of artificial neural networks, represented by a Long-Short Term Memory (LSTM) network, during the period extending from 17/09/2014 - 27/06/2024. The long-short term memory model was built on the Google Colab platform using the Python programming language through a set of libraries belonging to this language. The results of this study showed that there is a high predictive ability for long-short term memory model based on the performance measures adopted bythis researchpaper. | |
dc.identifier.citation | روابة ،محمد. استخدام شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بأسعار عملة البيتكوين. مجلة المنهل الإقتصادي. مج07. ع02. 15 ديسمبر 2024. كلية العلوم الإقتصادية والتجارية وعلوم التسيير. جامعة الوادي. | |
dc.identifier.issn | 2602-7968 | |
dc.identifier.uri | https://dspace.univ-eloued.dz/handle/123456789/36455 | |
dc.language.iso | en_US | |
dc.publisher | جامعة الوادي University of Eloued | |
dc.subject | التنبؤ بالأسعار | |
dc.subject | البيتكوين | |
dc.subject | شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى | |
dc.subject | قرار الاستثمار | |
dc.subject | Price prediction | |
dc.subject | Bitcoin | |
dc.subject | LSTM | |
dc.subject | Investment Decision | |
dc.title | استخدام شبكة الذاكرة طويلة قصيرة المدى للتنبؤ بأسعار عملة البيتكوين | |
dc.type | Article |
Files
Original bundle
1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
- Name:
- استخدام-شبكة-الذاكرة-طويلة-قصيرة-المدى-للتنبؤ-بأسعار-عملة-البيتكوين.pdf
- Size:
- 564.56 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
No Thumbnail Available
- Name:
- استخدام-شبكة-الذاكرة-طويلة-قصيرة-المدى-للتنبؤ-بأسعار-عملة-البيتكوين.pdf
- Size:
- 564.56 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
License bundle
1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
- Name:
- license.txt
- Size:
- 1.71 KB
- Format:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Description: