Канцедал Г. О. Адаптивне управління імпульсними процесами з різнотемповою дискретизацією в когнітивних картах застосування криптовалюти

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0825U001991

Облікова картка дисертації

0825U001991.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 124 - Системний аналіз

Спеціалізована вчена рада

PhD 9372

Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"

Анотація

У дисертаційній роботі розглянуто питання моделювання та управління нестабільним курсом криптовалюти з використанням когнітивних карт та імпульсних процесів. Основна увага приділена створенню моделей імпульсних процесів у когнітивних картах з різнотемповою дискретизацією для управління курсом криптовалют зокрема його стабілізації. Було використано методи адаптивного управління для подолання недоліків використання криптовалют і стабілізації криптовалютних ринків. Метою дослідження є розробка математичних моделей та методів управління динамікою криптовалютного ринку з використанням когнітивних карт. У першому розділі проведено комплексний аналіз сучасного стану використання криптовалют у фінансових системах, а також досліджено ключові проблеми, що виникають при їхньому застосуванні.У другому розділі було розроблено когнітивну карту, яка моделює взаємозв’язки між ключовими факторами, що впливають на курс криптовалют на фінансових ринках. У третьому розділі розроблено координувальну систему керування співвідношеннями координат у когнітивній карті криптовалютного ринку та розроблено методи ідентифікації матриць суміжності в моделі імпульсного процесу з різнотемповою дискретизацією. Для забезпечення адаптивності отриманої системи було окремо розроблено методи ідентифікації матриць суміжності, що визначають зв’язки між вершинами когнітивної карти. В четвертому розділі представлено практичні перевірки теоретичних концепцій, розроблених у попередніх розділах. Зокрема представлено результати моделювання імпульсних процесів у когнітивній карті майнингу та когнітивній карті використання криптовалют на фінансових ринках. Розроблені математичні моделі когнітивних карт дозволяють оцінювати вплив різних економічних, технологічних та спекулятивних факторів на курс криптовалют, що може бути використано для прогнозування їхньої вартості та стабілізації ринку. Розроблені алгоритми ідентифікації матриць суміжності забезпечують адаптивне оновлення моделі у режимі реального часу, що дає змогу оперативно реагувати на зміни ринкової ситуації та враховувати вплив зовнішніх факторів. Модифіковані алгоритми ідентифікації вагових коефіцієнтів когнітивних карт можуть бути використані у фінансовому прогнозуванні, торгових ботах та автоматизованих системах управління активами.

Читати повністю

Публікації

Романенко В. Д., Мілявський Ю. Л., Канцедал Г. О. Адаптивна система стабілізації нестійкого курсу криптовалюти на основі моделі імпульсного процесу когнітивної карти. Проблеми управління та інформатики. 2021. № 2. С. 11-23. DOI: 10.34229/1028-0979-2021-2-2

Канцедал Г. О. Ідентифікація матриці суміжності у моделі імпульсних процесів з різнотемповою дискретизацією в когнітивній карті застосування криптовалют. Проблеми керування та інформатики. 2022. № 4. С. 35-48.DOI: 10.34229/1028-0979-2025-1-8

Romanenko V. Kantsedal H. Systematic studies of cryptocurrency usage tools for financial markets. System research and information technologies. 2024. №4. P. 14-31.DOI:10.20535/SRIT.2308-8893.2024.4.01

Romanenko V., Miliavskyi Y., Kantsedal H. Stabilization of impulse processes of the cognitive map of cryptocurrency usage with multirate sampling and coordination between some nodes parameters. System Analysis and Artificial Intelligence / Ed. Zgurovsky M., Pankratova N. New York: Springer, Vol 1107, 2023. P. 83-100.DOI: 10.1007/978-3-031-37450-0_5

Romanenko V., Miliavskyi Y., Kantsedal H. Application of impulse process models with multirate sampling in cognitive maps of cryptocurrency for dynamic decision making. System Analysis & Intelligent Computing. Theory and Applications. IEEE International Conference on System Analysis & Intelligent Computing / Ed. Zgurovsky M., Pankrarova M. New York: Springer, 2022. Vol. 1022. P. 115-137.DOI: 10.1007/978-3-030-94910-5_7

Romanenko V., Miliavskyi Y., Kantsedal G. Dynamic decisionmaking for cryptocurrency rate stabilization based on the impulse process model in the cognitive map. International conference Problems of decision making under uncertainties (PDMU-2021) : Abstracts of XXXVII conference (Skhidnytsia, 11-15 May 2021), Kyiv : Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2021. P. 88-89.

Romanenko V., Kantsedal H., Milyavsky Y. Identification of cognitive maps weights in the multirate model of cryptocurrency application. International conference Problems of decision making under uncertainties (PDMU-2022) : Abstracts of XXXVII conference. (Sheki-Lankaran, 23 – 25 Nov. 2022). Kyiv : Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2022. P. 96-97.

Romanenko V., Miliavskyi Yu., Kantsedal H. Coordination of nodes parameters ratios of the cryptocurrency usage cognitive map based on impulse process models with multirate sampling. International conference Problems of decision making under uncertainties (PDMU-2023) : Abstracts of XXXVII conference (Polyana, 11-15 Sept. 2023), Kyiv : Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2023. P. 89-90.

Romanenko V., Miliavskyi Y., Kantsedal H. Constrained disturbances suppression for multirate impulse processes in cognitive maps of cryptocurrency applications. International conference problems of Decision making under uncertainties (PDMU-2024) : Abstracts of XXXIX conference (Brono, 9-10 Sept. 2024), Kyiv : Taras Shevchenko National University of Kyiv, 2024. P. 114 - 115.

Romanenko V., Miliavskyi Y., Kantsedal H. Automated control problems for dynamic processes applied to cryptocurrency in finansial markets. Recent developments in automatic control systems / Ed. Kondratenko Y., Kuntsevich V., Chikrii A., Gubarev Y. London: River Publishers, 2024. P. 417-444.DOI: 10.1201/9781003339229

Читати повністю

Файли

autoreferat-анотація_Канцедал.docx

дисертація 20-03 Канцедал.pdf

Схожі дисертації

0825U002260

Михайлов Нікіта Олегович

Алгоритми машинного навчання для побудови високоефективних систем проєктного управління

0825U001678

Титаренко Андрій Миколайович

Глибоке навчання з підкріпленням для задач роботизованого догляду

0825U001089

Юськів Олеся Ігорівна

Методи, моделі та інформаційна технологія аналізу енергозбереження металургійного підприємства

0825U000589

Карпов Ігор Андрійович

Побудова системи підтримки прийняття рішень на основі онтологічних мереж

0825U000551

Бігун Роман Романович

Система підтримки прийняття рішень розвитку територіальних громад