پیش بینی صادرات غیر نفتی ایران: الگوهای رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی

ارزیابی مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-پانل دیتا در پیش بینی قیمت صادرات خشکبار ایران

در بسیاری از مطالعات برای پیش بینی متغیرهای اقتصادی اغلب از روش های کمی مبتنی بر داده های سری زمانی یا مقطع زمانی استفاده می شود. مطالعات سری زمانی و مقطع زمانی ناهمگنی کشورها را کنترل نمی کنند و همواره ریسک به دست آورن نتایج و پیش بینی های اریب دار وجود دارد. داده های پانل اطلاعات و درجه آزادی بیشتری را فراهم می آورد که این امر موجب حصول نتایج و پیش بینی های دقیق تری می شود. با توجه به سهم قاب...

پیش بینی قیمت محصولات کشاورزی به کمک الگوهای شبکه عصبی مصنوعی و سری زمانی

مدلسازی و پیش بینی صادرات آبزیان دریایی در ایران با استفاده از روش ARIMA و شبکه های عصبی مصنوعی

هدف اصلی این مقاله، مدلسازی و پیش بینی میزان صادرات آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور، از روش های سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک(ARIMA) و شبکه عصبی مصنوعی استفاده می شود. به منظور انجام بررسی، از داده های ماهانه دوره 1374:03 تا 1387:12 برای برآورد و آموزش مدل و از داده های دوره از 1388:01 تا 1390:12 به منظور بررسی قدرت پیش بینی مدل های مختلف استفاده می شود. در این مطالعه، معیار...

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی بارش زمستانه

پیش‌بینی بارش یکی از مهم‌ترین مسائل در زمینه مدیریت بهینه منابع آب در بخش‌های مختلف نظیر صنعت، شرب و کشاورزی است. پیش بینی بارش می تواند باعث جلوگیری از تلفات و خسارات ناشی از بلایای طبیعی شود. هدف از تحقیق حاضر پیش‌بینی بارش زمستانه استان خراسان رضوی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌باشد. بدین منظور، ابتدا سری زمانی بارش متوسط منطقه‌ای به روش کریجینگ در طول دوره آماری به دست آورده شد. سپس...