پیش بینی میزان واردات برنج و ذرت با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی
نویسندگان
چکیده
در این مطالعه با هدف پیش بینی واردات برنج و ذرت، از روش شبکه عصبی مصنوعی و arima استفاده شده و نتایج حاصل مورد مقایسه قرار گرفته است. به منظور انجام این بررسی، داده های گمرک ایران در خصوص واردات برنج و ذرت برای سالهای 1360 تا 1383 مبنای محاسبه قرار گرفته است. از داده های دوره 1380-1360 به منظور آموزش شبکه و از داده های سه سال آخر برای بررسی قدرت پیش بینی استفاده شده است. نتایج مطالعه نشان دهنده آن است که روش شبکه عصبی دارای عملکرد بهتری در مقایسه با فرآیند arima بوده و قادر است میزان واردات برنج و ذرت را دقیق تر پیش بینی کند.
منابع مشابه
پیشبینی میزان واردات برنج و ذرت با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی
در این مطالعه با هدف پیشبینی واردات برنج و ذرت، از روش شبکه عصبی مصنوعی و ARIMA استفاده شده و نتایج حاصل مورد مقایسه قرار گرفته است. به‌منظور انجام این بررسی، دادههای گمرک ایران در خصوص واردات برنج و ذرت برای سالهای 1360 تا 1383 مبنای محاسبه قرار گرفته است. از دادههای دوره 1380-1360 به منظور آموزش شبکه و از دادههای سه سال آخر برای بررسی قدرت پیشبینی استفاده شده است. نتایج مطالعه نشان ...
متن کاملپیش بینی تولید آبزیان دریایی در ایران با استفاده از روش ARIMA و شبکه عصبی مصنوعی
پیشبینی پدیدههای اقتصادی ساختاری فراهم میکند تا مدیران و مسؤلان اقتصادی را در گرفتن تصمیم‌های درست یاری دهد. هدف اصلی این مطالعه پیشبینی مقدار تولید آبزیان دریایی در ایران است. برای این منظور از روشهای سری زمانی خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA)[1] و شبکه عصبی مصنوعی[2] استفاده میشود. در این مطالعه سه ساختار گوناگون شبکه عصبی شامل شبکه عصبی پیشرو[3]، تابع پایه شعاعی[4] و المن[5] بکار ...
متن کاملپیش بینی میزان غلظت آلاینده های هوای تهران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی
در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...
متن کاملمدل سازی و پیش بینی رشد اقتصادی در ایران با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی
شبکه های عصبی مصنوعی، یک ابزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی روابط غیر خطی به حساب می آید که استفاده از آن طی سال های گذشته در اقتصاد کلان گسترش یافته است. در این مطالعه، کارایی یک مدل شبکه عصبی با یک مدل خطی رگرسیون برای پیش بینی نرخ رشد اقتصادی در ایران مقایسه می شود. برای این منظور ابتدا، یک مدل رگرسیون رشد برای دوره 1315-1373 برآورد شده و سپس با همان مجموعه رگرسورها (متغیرها...
متن کاملپیش بینی خشکسالی با استفاده از مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی- موجک و مدل سری زمانیARIMA
تبدیل موجک یکی از روشهای نوین و بسیار موثر در زمینه تحلیل سیگنالها و سریهای زمانی است. در این روش سیگنال شاخص بارش استاندارد (SPI) با استفاده از موجک مادر منتخب تجزیه شده، دادههای حاصل بهعنوان ورودی مدل شبکه عصبی مصنوعی در نظر گرفته شده و یک مدل تلفیقی برای پیشبینی خشکسالی ارائه میگردد. در این تحقیق، از شبکههای عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه (MLP) و تابع پایه‌ای شعاعی ((RBF، سری زمانی AR...
متن کاملپیش بینی تبخیر با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیگنا لهای اقلیمی در حوضه دز
تبخیر از پدیده های مهم چرخه آبشناختی است و تخمین و پیش بینی آن در مدیریت و برنامه ریزی اصولی آب ضروری می باشد، به همین خاطر به پیش بینی این پدیده در حوضه دز که بخش مهمی از آب مصرفی کشور را تأ مین می کند پرداخته شده است. در شبیه سازی تبخیر و بررسی امکان پیش بینی آن ازمدل شبکه عصبی مصنوعی با بهره گیری از نرم افزار نروسلوشن استفاده گردیده که آمار مربوط به تبخیر در 4 ایستگاه همدید با حداقل 19 سال آ...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
پژوهش ها و سیاست های اقتصادیجلد ۱۵، شماره ۴۴، صفحات ۸۳-۱۰۰
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023