کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی مقادیر آتی تولید و مقایسه با روش های سری زمانی خطی و غیرخطی مورد مطالعه : پیش بینی میزان آتی تولید بطری های pet (پلی اتیلن ترفتالات) در ایران
نویسندگان
چکیده
یکی از مسائل بسیار مهم در شروع یک فعالیت اقتصادی، پیش بینی در مطالعات بازار می باشد. روابط موجود در بسیاری از مسائل مدیریتی و تجاری اغلب به صورت پیچیده و غیرخطی بوده و با روش های معمول قابل پیش بینی نیستند، بنابراین می توان با فنون و روشهای دقیق تری همچون شبکه های عصبی به پیش بینی با دقت بالا پرداخت. هدف این مقاله نشان دادن برتری شبکه های عصبی در پیش بینی فرآیندهای غیرخطی در مقایسه با روش های معمول و نیز استفاده از پارامترهای مهم اقتصادی یعنی نرخ تورم و نرخ ارز در بالا بردن دقت پیش بینی است. در این مقاله از داده های مربوط به میزان تولید بطری های pet از سال 1379 تا سال 1392 استفاده شده و با بهره گیری از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های غیرخطی، از طریق نرم افزار matlab پیش بینی تولید برای سال 1393 انجام پذیرفت و سپس با توجه به شاخص های mape و mse نتایج به دست آمده از روش های مزبور با هم مقایسه شدند. یافته های تحقیق نشان دهنده موفقیت شبکه عصبی با خطای بسیار پایین در پیش بینی نسبت به روش های سری زمانی و نمایی است.
منابع مشابه
کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در پیش بینی مقادیر آتی تولید و مقایسه با روشهای سری زمانی خطی و غیرخطی مورد مطالعه : پیش بینی میزان آتی تولید بطری‌های PET (پلی اتیلن ترفتالات) در ایران
یکی از مسائل بسیار مهم در شروع یک فعالیت اقتصادی، پیش بینی در مطالعات بازار می‌باشد. روابط موجود در بسیاری از مسائل مدیریتی و تجاری اغلب به صورت پیچیده و غیرخطی بوده و با روشهای معمول قابل پیش بینی نیستند، بنابراین می‌توان با فنون و روشهای دقیق تری همچون شبکه‌های عصبی به پیش بینی با دقت بالا پرداخت. هدف این مقاله نشان دادن برتری شبکه‌های عصبی در پیش بینی فرآیندهای غیرخطی در مقایسه با روشهای م...
متن کاملکاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی
استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...
متن کاملمقایسه ی مدل های شبکه های عصبی مصنوعی و سری های زمانی برای پیش بینی قیمت گوشت مرغ در ایران
با توجه به اهمیت پیش بینی قیمت گوشت مرغ، در تحقیق حاضر قیمت این محصول با استفاده از روش ARIMA و شبکه های عصبی مصنوعی برای افق های زمانی یک ماهه، شش ماهه و دوازده ماهه پیش بینی گردید و این فرضیه که شبکه ی عصبی در پیش بینی قیمت گوشت مرغ از کارایی بیشتری نسبت به مدل های سری زمانی برخوردار است، مورد بررسی قرار گرفت. داده های مربوط به این متغیّر برای دوره ی زمانی1371:1 تا 1385:11 بوده و از شر...
متن کاملکاربرد 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...
متن کاملمقایسه قدرت پیش بینی روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روش های پیشبینی: مورد قیمت چغندرقند
این مطالعه با هدف پیشبینی قیمت اسمی و واقعی چغندرقند و مقایسه روش شبکه عصبی مصنوعی با سایر روشها صورت گرفت. پس از بررسی ایستایی سریها، تصادفی بودن متغیرها با استفاده از دو آزمون ناپارامتریک والد- ولفویتز و پارامتریک دوربین- واتسون بررسی شد. براساس نتایج این آزمونها سری قیمت اسمی چغندرقند بهعنوان سری غیرتصادفی و قابل پیشبینی و سری قیمت واقعی بهعنوان سری تصادفی ارزیابی شد. دوره مطالعه نیز ...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
عنوان ژورنال:
فصلنامه مهندسی تصمیمجلد ۱، شماره ۲، صفحات ۱۲۵-۱۴۵
کلمات کلیدی
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023