1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0000-0003-4708-956X
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto
Title:	Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin
Author:	Pereira, João Vitor
First Advisor:	Santos, Fernanda Maria da Cunha
First member of the Committee:	Araújo, Rafael Dias
Second member of the Committee:	Paulino, Alessandra Aparecida
Summary:	As Redes Neurais Recorrentes aplicadas à séries de dados temporais do mercado financeiro define-se por mais uma técnica de aprendizado de máquina promissora na previsão da movimentação das criptomoedas. A base de dados foi obtida por informações reais do mercado financeiro da criptomoeda Bitcoin. Assim, definiu-se modelos computacionais formados pelas redes neurais recorrentes Long short-term memory (LSTM) e Multilayer Perceptron e pelo K Nearest Neighbor (KNN), obtendo melhores resultados a rede neural recorrente com 72% de acurácia.
Keywords:	Bitcoin Redes neurais artificiais Aprendizado de máquinas Redes neurais recorrentes LSTM
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	PEREIRA, João Vitor. Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin. 2022. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2022.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/36140
Date of defense:	19-Aug-2022
Appears in Collections:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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