پیشبینی و تحلیل نتایج اشتغال صنعتی در ایران با روش شبکه عصبی مصنوعی(ANN) و مدل ARIMA
Authors
Abstract:
صنعت یکی از بخشهای مهم و اساسی اقتصاد و زمینهساز رشد و توسعه صنعتی است. رشد و توسعه بخش صنعت، زمینه را برای رشد و توسعه سایر بخشها از جمله کشاورزی، خدمات، حمل و نقل و انرژی فراهم میسازد. این بخش در فرایند توسعه نقش مهمی در ایجاد اشتغال دارد. با توجه به اهمیت پیشبینی در برنامهریزی و سیاستهای اقتصادی و اهمیت اشتغال در بخش صنعت، مطالعه حاضر به پیشبینی میزان اشتغال صنعتی ایران با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی ANN و ARIMA پرداخته است. بدین منظور از دادههای 1358-1390 استفاده شده است. برای بررسی دقت پیشبینی از ریشه میانگین مربعات خطا RMSE ، میانگین مطلق درصد خطا RMSE و آمارهی U تایل استفاده شده است. نتایج تحقیق نشان میدهد که، شبکه عصبی پیشرو پس انتشار دارای قدرت بالایی در پیشبینی اشتغال صنعتی در ایران میباشد و نسبت به روش ARIMA دارای خطای کمتری است.
similar resources
پیش بینی و تحلیل نتایج اشتغال صنعتی در ایران با روش شبکه عصبی مصنوعی(ann) و مدل arima
صنعت یکی از بخش های مهم و اساسی اقتصاد و زمینه ساز رشد و توسعه صنعتی است. رشد و توسعه بخش صنعت، زمینه را برای رشد و توسعه سایر بخش ها از جمله کشاورزی، خدمات، حمل و نقل و انرژی فراهم می سازد. این بخش در فرایند توسعه نقش مهمی در ایجاد اشتغال دارد. با توجه به اهمیت پیش بینی در برنامه ریزی و سیاست های اقتصادی و اهمیت اشتغال در بخش صنعت، مطالعه حاضر به پیش بینی میزان اشتغال صنعتی ایران با استفاده از...
full textپیش 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 textمقایسه تأثیر وضعیت طاق باز و دمر بر وضعیت تنفسی نوزادان نارس مبتلا به سندرم دیسترس تنفسی حاد تحت درمان با پروتکل Insure
کچ ی هد پ ی ش مز ی هن ه و فد : ساسا د مردنس رد نامرد ي سفنت سرتس ي ظنت نادازون داح ي سکا لدابت م ي و نژ د ي سکا ي د هدوب نبرک تسا طسوت هک کبس اـه ي ناـمرد ي فلتخم ي هلمجزا لکتورپ INSURE ماجنا م ي دوش ا اذل . ي هعلاطم ن فدهاب اقم ي هس عضو ي ت اه ي ندب ي عضو رب رمد و زاب قاط ي سفنت ت ي هـب لاتـبم سراـن نادازون ردنس د م ي سفنت سرتس ي لکتورپ اب نامرد تحت داح INSURE ماجنا درگ ...
full textپیش بینی اشتغال صنعتی درایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و arima
صنعت یکی از بخش های مهم و اساسی اقتصاد و زمینه ساز رشد و توسعه اقتصادی است. رشد و توسعه بخش صنعت، زمینه را برای رشد و توسعه سایر بخش ها از جمله کشاورزی، خدمات، حمل و نقل و انرژی فراهم می سازد. این بخش در فرایند توسعه نقش مهمی در ایجاد اشتغال دارد. با توجه به اهمیت پیش بینی در برنامه ریزی و سیاست های اقتصادی و اهمیت اشتغال در بخش صنعت، مطالعه حاضر به پیش بینی میزان اشتغال صنعتی ایران به روش شبکه...
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...
full textپیش بینی دامنه تغییرات طلا با استفاده از مدل ترکیبی ARIMA و شبکه عصبی
مدل خودرگرسیو میانگین متحرک انباشته (ARIMA) که تحت عنوان روش باکس و جنکینزشناخته میشود، یکی از پرکاربردترین مدلها در پیشبینی سریهای زمانی است. اما پیش فرض اصلی این مدل خطی بودن سریهای زمانی میباشد. از سوی دیگر شبکهی عصبی یک تخمین زنندهی عمومی است که الگوهای غیر خطی را بسیار خوب مدلسازی مینماید. دانستن الگوی دادهها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این اید...
full textMy Resources
Journal title
volume 1 issue 1
pages 33- 49
publication date 2014-08-23
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023