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
- Blokzincir teknolojisi ile tarım ürünleri için bir tokenizasyon tasarımı ve uygulaması: Türkiye örneği
A tokenization design and implementation for agricultural products with blockchain technology: the case of Türkiye
DEMİR MURAT AKSOY
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRÜT SATI
- Genliği ve frekansı ayarlanabilen konvertör tasarımı ve yapımı
The design and implementation of a converter with adjustable frequency and amplitude
ABDÜLKADİR ÇAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH ÇAVUŞOĞLU
- Ana üretim programlama modülü tasarımı ve uygulaması
The Design and implementation of a master production scheduling module
ÖMER AKBÖCEK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. EMİN GÜNDOĞAR
- Mantıksal devre tasarımı için eğitsel bir artırılmış gerçeklik uygulamasının geliştirilmesi ve etkilerinin incelenmesi
The design and implementation of an educational augmented reality application for logical circuit design
FATİH ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÖZGÜR
- Yüksek frekanslı ark kaynak makineleri için güç ve kontrol devresi tasarımı ve gerçekleştirilmesi
The design and implementation of powder source and control circuit for a high frequency welding machines
AHMET KARAARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. İRES İSKENDER