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Prediction des prix du Dogecoin

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dc.contributor.author Maouchi, Fouad
dc.contributor.author Touche, Nassima ; promotrice
dc.date.accessioned 2024-12-24T09:16:32Z
dc.date.available 2024-12-24T09:16:32Z
dc.date.issued 2024
dc.identifier.other 003MAS/396
dc.identifier.uri http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/25286
dc.description Option : Mathématiques Financières en_US
dc.description.abstract Ce mémoire explore les approches de prédiction des prix du Dogecoin en utilisant des techniques de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Les cryptomonnaies, notamment le Dogecoin, sont devenues populaires en raison de leur nature décentralisée et de leur potentiel de rendement élevé, malgrè une volatilité marquée. L'étude évalue plusieurs algorithmes, tels que XGBoost, LightGBM, CatBoost et les réseaux de neurones artificiels (ANN), afin de déterminer lequel offre les meilleures performances en termes de précision et de robustesse. Les résultats permettent de mieux comprendre les forces et les faiblesses de chaque mod`ele et fournissent des recommandations pour une utilisation pratique dans la prédiction des prix des cryptomonnaies. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Université Abderramane Mira-Bejaia en_US
dc.subject Apprentissage automatique : Apprentissage profond : Prédiction des prix : Cryptomonnaies : XGBoost : LightGBM : CatBoost : Réseaux de neurones artificiels : Dogecoin : Méthodes d'ensemble en_US
dc.title Prediction des prix du Dogecoin en_US
dc.title.alternative une analyse comparative de modèles d'apprentissage automatique. en_US
dc.type Thesis en_US


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