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Quanim est un promourir immobilier indépendant ralisant des projets de qualit au cur des villes, Paris, en le-de-France et en rgions. Ses architectures innovantes und bien tudies, contemporaines ou ceinufdesieinufs, sinscrivent en einuflyieinufeinl leve envireinbindeninuf, et sont situes le einuch souvent au centre de villes. Quanim construit des oprations Mehrnutzungen de logements, bureaux, commerces et aussi des rsidences de tourisme, des htels et quipements publics. Le dynamisme de Quanim sexprime au travers der Sohn quipe pluridisciplinaire, motive und soucieuse dune qualit de services. Quanim Ort au cur de son Identität le Konzept de Design citoyen et porte une Aufmerksamkeit particulire dans ses ralisations louverture sociale et environnementale. La solidit finanzierung de Quanim se traduit en 2016 dans son klassement au 25me rang des fördernden konstrukteurs par le montant des fonds propres. Quelle. Innovapresse, 28me dition, 2016Quantitative Neuronale Netzwerkmodelle Dieses Papier zeigt, wie die Leistung des grundlegenden Local Linear Wavelet Neuronales Netzwerkmodells (LLWNN) verbessert werden kann, indem es mit dem Fuzzy-Modell hybridisiert wird. Das neue verbesserte LLWNN-basierte Neurofuzzy-Hybridmodell wird verwendet, um zwei Devisenkurse, d. H. Den US-Dollar für die indische Rupie und den US-Dollar für den japanischen Yen, vorherzusagen. Die Prognose der Devisenkurse erfolgt auf unterschiedlichen Zeithorizonten für 1 Tag, 1 Woche und 1 Monat im Voraus. Die LLWNN - und Neurofuzzy-Hybrid-Modelle werden mit dem Backpropagation-Trainingsalgorithmus trainiert. Die beiden Leistungsmessgeräte, d. h. der Wurzel-Mittelwert-Quadratfehler (RMSE) und der Mittler-Absolutprozentfehler (MAPE) zeigen die Überlegenheit des Neurofuzzy-Hybridmodells gegenüber dem LLWNN-Modell. Obwohl maschinelles Lernen auf dem Devisenmarkt für algorithmisches Trading seit geraumer Zeit angewendet wurde und neuronale Netze (NN) gezeigt wurden, um positive Ergebnisse zu liefern, werden in den meisten modernen Ansätzen die NN-Systeme durch traditionelle Methoden wie den Backpropagation-Algorithmus optimiert Zum Beispiel, und ihre Eingangssignale sind Preislisten und Listen, die sich aus anderen technischen Indikatorelementen zusammensetzen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die Präsentation und das Testen der Anwendung von Topologie und Gewichtsentwicklung künstliche neuronale Netze (TWEANN) - Systeme zu automatisierten Devisenhandel, und die Leistung bei der Verwendung von Forex-Chart-Bildern als Eingabe für geometrische Regelmäßigkeit bewusst indirekt codiert demonstrieren Neuronale Netzwerk-Systeme, so dass sie die Muster Amp-Trends innerhalb, beim Handel zu nutzen. Dieses Papier stellt die Benchmark-Ergebnisse von NN-basierten automatisierten Devisenhandelssysteme, die unter Verwendung von TWEANNs entwickelt wurden, dar und vergleicht die Performance - und Generalisierungsfähigkeiten dieser direkt codierten NNs, die die Standardschiebefenster-basierten Preisvektoreingaben verwenden, und die indirekten (Substrat) codierten NNs Verwenden Sie Diagramme als Eingabe. Der TWEANN-Algorithmus, den ich in diesem Papier verwenden werde, um diese Währungshandelsagenturen zu entwickeln, ist das meme-Algorithmus-basierte TWEANN-System mit der Bezeichnung Deus Ex Neural Network (DXNN).