انتخاب متغیر در شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه به منظور پیش بینی با استفاده از نگاشت های خود سازمان ده (SOM)
Authors
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
پیش بینی سقوط بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی نگاشت خود سازمان ده
سقوط بازار پدیدهای است که سبب از دست رفتن ثروت و دارایی سرمایهگذاران در بازۀ زمانی نسبتاً کوتاهی میشود، از این رو تلاش برای پیشبینی آن از اهمیت زیادی برای سرمایهگذاران، سیاستگذاران، نهادهای مالی و دولت برخوردار است. بررسی اجمالی تئوریها و مدلهای ارائهشدۀ پیشبینی سقوط در بازار سهام نشان میدهد میان پژوهشگران دربارۀ الگوهای مشاهدهشدۀ متغیرها، مانند حجم معامله، بازدهها، نوسانپذیری، عوا...
full textپیش بینی سقوط بازار سهام با استفاده از شبکه های عصبی نگاشت خود سازمان ده
سقوط بازار پدیدهای است که سبب از دست رفتن ثروت و دارایی سرمایهگذاران در بازۀ زمانی نسبتاً کوتاهی میشود، از این رو تلاش برای پیشبینی آن از اهمیت زیادی برای سرمایهگذاران، سیاستگذاران، نهادهای مالی و دولت برخوردار است. بررسی اجمالی تئوریها و مدلهای ارائهشدۀ پیشبینی سقوط در بازار سهام نشان میدهد میان پژوهشگران دربارۀ الگوهای مشاهدهشدۀ متغیرها، مانند حجم معامله، بازدهها، نوسانپذیری، عوا...
full textپیش بینی دماهای ماهانه ایستگاه های همدید منتخب استان اصفهان، با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه
پیش بینی دما از کاربردی ترین برآوردهای عناصر آب و هوایی است. امروزه بخش های کشاورزی و صنعت وابستگی زیادی به شرایط دمایی (آب و هوا) دارند. دما یکی از فراسنج های بسیار مهم آب و هوایی است و از عوامل اصلی هویت آب و هوایی هر ناحیه محسوب می شود. هدف از انجام این پژوهش، مدل سازی برای پیش بینی میانگین دمای ماهانه ایستگاه های منتخب استان اصفهان است؛ از این رو، پس از بررسی طول دوره آماری ایستگاههای موجود...
full textپیش بینی بزرگای زلزله با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه
به دلیل نواقص موجود در روش های پیشین محاسبه بزرگای زلزله، شبکه عصبی به عنوان یک روش جدید برای این منظور آزمایش می گردد. در این مقاله نوعی شبکه عصبی با نام پرسپترون چندلایه برای پیش بینی بزرگای گشتاوری زلزله مورد استفاده قرار گرفته است. شبکه عصبی پرسپترون شامل سه لایه اصلی با نام های لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی است. ورودی های این شبکه شش متغیر مربوط به مکان و زمان وقوع زلزله و همچنین مشخ...
full textپیش بینی خطر ورشکستگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مبتنی بر رویکرد پرسپترون چندلایه(شواهد تجربی: بورس اوراق بهادار تهران)
زمینه: در پژوهش حاضر به شناسایی عوامل موثر بر پیش بینی ورشکستگی شرکتهای ایرانی با استفاده از سیستم شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) بر مبنای رویکرد پرسپترون چندلایه (PS) و ارائه یک مدل آماری مناسب به منظور برآورد ورشکستگی شرکتهای ایرانی، با استفاده از یافته های حاصل از اجرای شبکه ANN پرداخته شده است. هدف: در پژهش حاضر به دنبال پاسخ گویی به این پرسش هستیم که آیا عوام...
full textپیش بینی مکانی-زمانی مناطق پرخطر بیماری لپتوسپیروز با استفاده از روش های رگرسیون وزندار جغرافیایی و شبکه عصبی پرسپترون چندلایه
تشخیص عوامل بیماریزا، شناسایی تجمع مکانی بیماری و یافتن الگوی انتشار آن در محیط از ضروریترین نیازها در زمینه بهداشت عمومی و مدیریت بیماریها به شمار میآیند. بیماری لپتوسپیروز یکی از بیماریهای مشترک انسان و دام میباشد که تقریبا در تمام نقاط جهان بهویژه در مناطق گرمسیری، نیمهگرمسیری و نواحی گرم و مرطوب شیوع بیشتری دارد. شرایط آب و هوایی معتدل و مرطوب در استانهای شمالی ایران این مناطق را در...
full textMy Resources
Journal title
volume 33 issue 1
pages 125- 139
publication date 2014-07
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
No Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023