Many models have been built to pred

Many models have been built to predict the exchange rate.
Refenes [1] developed a constructive learning algorithm to
predict the exchange rate between U.S. dollar and the Deutsche
mark. Kuan and Liu [2] examined performance of feed-forward
Manuscript received March 6, 2007.
Hongxing LI was with Department of Statistics & Finance, University of
Science & Technology of China. Hefei, Anhui 230026 CHINA. He is now a
research associate at Electrical and Computer Engineering, University of
Michigan-Dearborn, MI 48128 USA (e-mail:[e-mail]).
Zhaoben Fang is with the Department of Statistics & Finance, University of
Science & Technology of China, Hefei, Anhui 230026 CHINA (e-mail:
[e-mail]).
Dongming Zhao is with the Department of Electrical & Computer
Engineering, The University of Michigan-Dearborn, MI 48128 USA (e-mail:
[e-mail]).
and recurrent neural. Diebold and Nason [3] investigated ten
weekly spot rates and did not find any significant difference in
both in-sample fit and out-of-sample forecasting across these
exchange rate series

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หลายรุ่นได้ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำนายอัตราแลกเปลี่ยนRefenes [1] พัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้สร้างสรรค์เพื่อคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนระหว่างดอลลาร์และดอยช์เครื่องหมาย ควนและหลิว [2] ตรวจสอบประสิทธิภาพของอาหารไปฉบับรับ 6 มีนาคม 2007Hongxing LI ถูกกับวิชาสถิติ และการเงิน มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของจีน 230026 เฮ มณฑลอานฮุยประเทศจีน ขณะนี้มีงานวิจัยที่เชื่อมโยงที่ไฟฟ้า และการ วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ การมหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์ MI 48128 สหรัฐอเมริกา (ส่วน e-mail:[e-mail])Zhaoben ฝางเป็นวิชาสถิติ และการเงิน มหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์ และเทคโนโลยีของจีน จีนเฮ มณฑลอานฮุย 230026 (อีเมล์:[e-mail])Dongming เส้าเป็นแผนกไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์วิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์ MI 48128 สหรัฐอเมริกา (อีเมล์:[e-mail])และเกิดซ้ำประสาท Diebold และ Nason [3] ตรวจสอบสิบจุดทุกสัปดาห์ราคาถูก และไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญในทั้งในตัวอย่างพอดี และออกของตัวอย่างการคาดการณ์ต่าง ๆ เหล่านี้อัตราแลกเปลี่ยนชุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลายรุ่นได้รับการสร้างที่จะคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยน.
Refenes [1]
การพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้ที่สร้างสรรค์ในการคาดการณ์อัตราแลกเปลี่ยนระหว่างเงินดอลลาร์สหรัฐและDeutsche
เครื่องหมาย กวนอิมและหลิว [2]
การตรวจสอบประสิทธิภาพการทำงานของฟีดไปข้างหน้าเขียนด้วยลายมือที่ได้รับวันที่6 มีนาคม 2007
Hongxing LI
กับภาควิชาสถิติและการเงินมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีของประเทศจีน เหอเฟย์มณฑลอานฮุยประเทศจีน 230026 ตอนนี้เขาเป็นผู้ร่วมงานวิจัยที่วิศวกรรมไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์มหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์บอร์, มิชิแกน 48128 สหรัฐอเมริกา (E-mail: [e-mail]). Zhaoben ฝางอยู่กับภาควิชาสถิติและการเงินมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และ เทคโนโลยีของจีนเหอเฟย์มณฑลอานฮุยประเทศจีน 230026 (E-mail: [e-mail]). Dongming Zhao อยู่กับภาควิชาไฟฟ้าและคอมพิวเตอร์วิศวกรรมศาสตร์มหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์บอร์, มิชิแกน 48128 สหรัฐอเมริกา (E-mail: [e-mail]). และประสาทกำเริบ Diebold และ Nason [3] การสอบสวนสิบอัตราจุดรายสัปดาห์และไม่พบความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญใดๆ ในทั้งสองพอดีในตัวอย่างและออกจากตัวอย่างการคาดการณ์เหล่านี้ทั่วชุดอัตราแลกเปลี่ยน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

หลายรุ่นที่ได้รับการสร้างขึ้นเพื่อพยากรณ์อัตราแลกเปลี่ยน refenes
[ 1 ] การพัฒนาขั้นตอนวิธีการเรียนรู้สร้างสรรค์
ทำนายอัตราแลกเปลี่ยนระหว่างเงินดอลลาร์สหรัฐ และดอยช์
มาร์ค กวนและหลิว [ 2 ] การตรวจสอบประสิทธิภาพของ feed-forward
ต้นฉบับได้รับ 6 มีนาคม 2007 .
; ลี กับภาควิชาสถิติ&การเงิน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยี&
วิทยาศาสตร์ของจีน เหอเฟย์ ,มณฑลอานฮุยโดยไม่ประเทศจีน ตอนนี้เขาเป็นผู้ช่วยนักวิจัยที่
ไฟฟ้าและวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ , มหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์บอร์น
USA มิ 48128 ( E-mail : Hongxing @ UMD . umich . edu )
zhaoben ฟางกับภาควิชาสถิติ&การเงิน มหาวิทยาลัย
วิทยาศาสตร์&เทคโนโลยีของจีนเหอเฟย์ , Anhui โดยไม่ ( E-mail :
จีน zbfang @ USTC . edu cn )
dongming จ้าวกับภาควิชาไฟฟ้า&คอมพิวเตอร์
วิศวกรรม , มหาวิทยาลัยมิชิแกนเดียร์บอร์น อเมริกา มิ 48128 ( e :
dmzhao @ umich . edu )
กำเริบและประสาท DIEBOLD เนสัน [ 3 ] และตรวจสอบ 10
รายสัปดาห์ จุดราคาและไม่พบความแตกต่างใน
ทั้งในตัวอย่างพอดี และจากตัวอย่างการพยากรณ์อัตราการแลกเปลี่ยนข้ามเหล่านี้
ชุด