Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24189
Titre: Essai de prévision dans l’univers des blockchains à l’aide de l’intelligence artificielle
Auteur(s): Allal, Djelloul Imad
Mots-clés: Bitcoin, blockchain, time series forecasting, intelligence artificielle, régression linéaire, LSTM, SVM, Random Forest, analyse de sentiment.
Date de publication: 24-jui-2024
Editeur: University of tlemcen
Collection/Numéro: 55 Master Info;
Résumé: Le Bitcoin, en raison de sa volatilité extrême et de ses fluctuations imprévisibles sur le marché financier, présente un défi significatif pour la prévision précise de son prix futur. Ce projet se concentre sur le développement et l’évaluation de modèles avancés d’intelligence artificielle (IA), tels que la régression linéaire, les LSTM, les SVM et les Random Forest, dans le but de fournir des prévisions fiables malgré ces conditions volatiles. En parallèle, nous étudions l’influence potentielle des sentiments des articles de presse et d’autres variables externes comme le marché du pétrole et l’indice S&P 500 sur les tendances du marché du BTC. L’objectif est de mieux comprendre et d’anticiper les dynamiques sous-jacentes de cette cryptomonnaie en rapide évolution. Ce rapport présente une approche enrichie visant à mieux comprendre les dynamiques sous-jacentes influençant les fluctuations des prix du Bitcoin, tout en explorant l’intersection entre la blockchain et l’intelligence artificielle.
URI/URL: http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24189
Collection(s) :Master chimie

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