پیشبینی قیمت تخم‌مرغ با استفاده از ARIMA، شبکه عصبی مصنوعی و هموارسازی هالت- وینترز
Authors: not saved
Abstract:
This article doesn't have abstract
similar resources
پیش 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 ...
full textکاربرد الگوریتمهای مختلف یادگیری در پیشبینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی
پیشبینی قیمت سهام یکی از موضوعهای مهم مالی است، چرا که دادههای قیمت سهام دارای تغییر پذیری زیاد، پیچیدگی، دینامیک و آشوبگونه است،بنابراین ارتباط نامشخص بین قیمت سهام و عوامل مؤثر کاملا پویا است. بنابراین مسأله پیشبینی قیمت سهام تنها بوسیله یک برنامه کامپیوتری کاردشواری است.در این تحقیق، ابتدا بوسیله آزمون گردش، امکان پیشبینی قیمت سهام شرکت صنایع ملی مس ایران بررسی گردید. سپس رابطه همبستگی هشتبر...
full textپیشبینی تغییرات قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و گشتاورهای متغیر تصادفی
در این پایان نامه به بررسی پیشبینی قیمت سهام توسط شبکه عصبی پرداخته شد، هدف اصلی پاسخ به این پرسش بود که آیا می توان با استفاده از شبکه های عصبی و با استفاده از خواص آماری داده ها برای داده های ورودی به شبکه، برای تصمیم گیری در کشف قواعد نهفته در حرکات قیمت استفاده نمود، بطوریکه درصد صحت پیشبینی ها بیشتر از 50 % (روش تصادفی ) باشد برای این منظور از شبکه عصبی پیشخور با روش پس انتشار خطا استفاده ...
پیشبینی آماری پهنه بندی خطر زلزله احتمالی با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی
پیشبینی محل وقوع زلزله‌های آتی همراه با تعیین درصد احتمال رخداد، می‌تواند در کاهش خطرات ناشی از زلزله بسیار سودمند باشد. تعیین محل‌های پیشبینی شده، سبب افزایش توجه به طراحی، به‌سازی لرزهای و ارزیابی قابلیت اعتمادپذیری سازه‌های موجود در این مکان‌ها میشود. در پیشبینی زمان وقوع زلزله فرضیه‌ها و نظریه‌های گسترده‌ای مطرح است. هنوز شیوه‌ای دقیق برای پیشبینی زمان رخداد زلزله‌های آتی مورد تأیید ق...
full textپیش بینی قیمت نفت با دو روش arima و شبکه های عصبی مصنوعی
توانایی کمنظیر شبکههای عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل و برآورد در حوزه علوم تجربی و مهندسی موجب شد تا مورد توجه اقتصاددانان قرار گیرد. در این پژوهش، پس از مرور پژوهشهای انجامشده در مورد توانایی پیشبینی مدلهای خود توضیح جمعی میانگین متحرک (arima)[1]و شبکههای عصبی مصنوعی(ann)[2] به مقایسه این دو روش برای پیشبینی قیمت روزانه نفت در دوره آوریل 1983 تا ژوئن 2005 پرداختهایم. ...
full textپیشبینی قیمت گوشت مرغ و تخم مرغ با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی در ایران
این مطالعه با هدف پیشبینی قیمت اسمی و واقعی گوشت مرغ و تخم مرغ طی دوره (1384-1346) انجام شده است. پس از بررسی ایستایی سری‌های مورد استفاده برای بررسی تصادفی بودن متغیرها از دو آزمون ناپارامتریک والد- ولفویتز و پارامتریک دوربین- واتسون استفاده شد. براساس نتایج این آزمون‌ها، تمام سری قیمت اسمی و واقعی محصولات یاد شده به‌عنوان سری‌های غیرتصادفی و قابل پیشبینی ارزیابی شدند. الگوهای مورد استفاد...
full textMy Resources
Journal title
volume 16 issue 62
pages 49- 72
publication date 2012-06-01
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023