The design and implementation of cryptocurrencies prediction system
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 787314
- Danışmanlar: PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Okan Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Özetçe— Dijital para, yalnızca elektronik veya dijital biçimde mevcut olan para birimi türüdür ve yalnızca mobil veya bilgisayar aracılığıyla erişilebilir. Yüzlerce kripto para var 1.025 trilyon dolar değerinde piyasada mevcut. Bitcoin, Ethereum, tether, XRP, Binance, dogecoin, vb. birkaç kripto para birimidir. Bu tezde, çevrimiçi bir uygulama tasarlanmıştır. tarama yapan ve dokuz farklı kripto para biriminin fiyatını tahmin eden. Bu kripto para birimleri Bitcoin, Ethereum, Dogecoin, tether, XRP, Litecoin, Monero, Stellar ve NEM'dir. -de ilk olarak, veriler her kripto para birimi için çevrimiçi olarak taranır. Taranan veriler birleştirilir ve bir her kripto para biriminin fiyatlarını içeren veri seti oluşturulur. Veri seti sağlanır her birinin fiyatındaki eğilimi tahmin eden makine öğrenimi tahmin modellerine kripto para. İki makine öğrenimi algoritması, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Conv2D değerlendirme ölçütleri aracılığıyla eğitilir, test edilir ve değerlendirilir. Öngörü sonuçları modeller, LSTM'nin conv2D modelinden daha iyi performans gösterdiğini göstermektedir
Özet (Çeviri)
Abstract— Digital coin is type of currency available only in electronic or digital form and accessible through mobile or computer only. There are hundreds of cryptocurrencies available in the market worth $1.025 trillion. Bitcoin, Ethereum, tether, XRP, Binance, dogecoin, etc. are a few cryptocurrencies. In this thesis, an online application is designed that crawl and predicts the price of nine different cryptocurrencies. These cryptocurrencies are Bitcoin, Ethereum, Dogecoin, tether, XRP, Litecoin, Monero, Stellar, and NEM. At first, data is crawled online for each cryptocurrency. The crawled data is combined, and a data set is generated containing the prices of each cryptocurrency. The data set is provided to machine learning predictive models which predicts trend in the price of each cryptocurrency. Two machine learning algorithms Long Short-Term Memory and Conv2D are trained, tested, and evaluated through evaluation metrics. The results of predictive models depict that LSTM outperformed conv2D model.
Benzer Tezler
- Mikrodenetleyici tabanlı ultrasonik nemlendirici tasarım ve uygulaması
The design and implementation of based microconroller ultrasonic humidifier
TAHSİN BAHÇECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELÇUK ATİŞ
- FPGA tabanlı dokunmatik ekranlı kullanıcı arabirim tasarlanması ve gerçekleştirilmesi
The design and implementation of FPGA based human machine interface with touch screen
FATİH AKKOYUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KADİR ERKAN
- Görüş sınıflandırma için makine öğrenmesi algoritmalarına dayalı bir yöntem tasarımı ve gerçekleştirimi
The design and implementation of a method for opinion classification based on machine learning algorithms
AYTUĞ ONAN
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU
YRD. DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Bir türkçe fonem kümeleme sistemi tasarımı ve gerçekleştirimi
The Design and implementation of a Turkish speech phoneme clustering systems
HARUN ARTUNER
Doktora
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SAATÇİ
- Sesli ifade tanıma için otomatik bir özellik çıkarımı dizgesinin tasarımı ve gerçekleştirimi
The Design and implementation of an automatic system for feature extraction for speech recognition
FERHAT YILMAZ SAVCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ SAATÇİ