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
Tipo de documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso:	Acesso Aberto
Título:	Aplicando redes neurais na predição de valores da moeda Bitcoin
Autor:	Pereira, João Vitor
Primer orientador:	Santos, Fernanda Maria da Cunha
Primer miembro de la banca:	Araújo, Rafael Dias
Segundo miembro de la banca:	Paulino, Alessandra Aparecida
Resumen:	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.
Palabras clave:	Bitcoin Redes neurais artificiais Aprendizado de máquinas Redes neurais recorrentes LSTM
Área (s) del CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Cita:	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
Fecha de defensa:	19-ago-2022
Aparece en las colecciones:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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