विदेशी मुद्रा का संक्षिप्त नाम

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0246238639582; ९३९. ९४,८६,३६,७०७। RNN पूर्वानुमान अधिक चलती औसत मॉडल की तरह लगता है, यह सभी उतार-चढ़ावों को सीख और भविष्यवाणी नहीं कर सकता है। तो, यह थोड़ा सा अनपेक्षित परिणाम एचडीएफसी फॉरेक्स प्लस कस्टमर केयर नंबर, लेकिन हम देख सकते हैं, कि एमएलपी इस समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए बेहतर काम करते हैं। यदि हम प्रतिगमन से वर्गीकरण की समस्या के बारे में जानकारी प्राप्त करते हैं तो क्या होगा। अब हम नज़दीकी कीमतों का उपयोग नहीं करेंगे, लेकिन दैनिक रिटर्न (क़ीमत-क़ीमत-खुली क़ीमत) और हम यह अनुमान लगाना चाहते हैं कि पिछले 20 दिनों के रिटर्न के आधार पर नज़दीकी कीमत खुली कीमत से अधिक या कम है। वर्गीकरण समस्या। MLP कोड को केवल थोड़ा बदल दिया जाता है - हम आउटपुट के लिए अपनी अंतिम घनत्व विदेशी मुद्रा का संक्षिप्त नाम को बदल देते हैं [0; 1] या [1; 0] और सॉफ्टमैक्स आउटपुट को प्रोबेबिलिस्टिक आउटपुट की अपेक्षा करें। बाइनरी आउटपुट लोड करने के लिए, कोड निम्नलिखित लाइन में बदलें: इसके अलावा, हम हानि फ़ंक्शन को बाइनरी क्रॉस-एंट्री में बदलते हैं और सटीकता मीट्रिक जोड़ते हैं। ओह, यह यादृच्छिक अनुमान (50 सटीकता) से बेहतर नहीं है, चलो कुछ बेहतर प्रयास करें। नीचे दिए गए परिणाम देखें। यूएस खोज मोबाइल वेब याहू सर्च फोरम में आपका स्वागत है.

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5 से नीचे नहीं गिरा और पूर्ण प्रशिक्षण के दौरान उस मूल्य पर रहा। यह मानते हुए कि यह समय श्रृंखला पूरी तरह से यादृच्छिक होने के कारण हो सकता है, मैंने डेटा सेट (pacf) पर आंशिक ऑटोकैरेलेशन खोजने के लिए R पैकेज का उपयोग किया। इसने केवल 2 और 3 lags के लिए गैर शून्य मान दिए। प्रश्न 1: इसका सही अर्थ क्या है. तब मैंने यादृच्छिकता का मूल्यांकन करने के लिए एक्सट्रस्ट एक्सपोनेंट का उपयोग किया। आर में, हर्स्ट (मूल्यों) ने 0. 9 से ऊपर के मान दिखाए प्रश्न 2: यह लगभग यादृच्छिक माना जाता है। क्या इसका मान 0.

5 के करीब होना चाहिए. मैंने n 3 के साथ ANN के प्रशिक्षण को दोहराया। एएनएन प्रशिक्षित था और एमएसई के लिए बहुत कम मूल्य प्राप्त करने में सक्षम था। हालाँकि, इस ANN से परिकलित आउटपुट (n-1) वें बोली मूल्य से बहुत भिन्न नहीं है। ऐसा लगता है कि ANN अगली बोली के रूप में अंतिम बोली लेता है.

मैंने विभिन्न नेटवर्क संरचनाओं (सभी बहुपरत धारणाओं), विभिन्न प्रशिक्षण मापदंडों आदि की कोशिश की, लेकिन परिणाम समान हैं। प्रश्न 3: मैं सटीकता कैसे सुधार सकता हूं. क्या बैकप्रोपैजेशन की तुलना में कोई अन्य प्रशिक्षण विधियाँ हैं. विदेशी मुद्रा विनिमय दरों की भविष्यवाणी CGP और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर न्यूरो-इवोल्यूशन में फीडबैक का पता लगाया गया है और विदेशी मुद्रा विनिमय दरों के लिए भविष्यवाणी मॉडल तैयार करने में इसके आवेदन का मूल्यांकन किया गया है। आवर्तक न्यूरो-इवोल्यूशन पर आधारित विदेशी मुद्रा विनिमय दरों के पूर्वानुमान के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण पेश किया गया है। कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग (CGP) पूर्वानुमान मॉडल के लिए तैनात एल्गोरिथ्म है। आवर्तक कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग विकसित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (RCGPANN) है1000 दिनों की अवधि के लिए 98.

5, और एक छोटी प्रविष्टि यदि आउटपुट थ्रेशोल्ड के नकारात्मक से कम या बराबर है; जैसे, -0.

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