انتخاب متغیر در شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه به منظور پیش بینی با استفاده از نگاشت های خود سازمان ده (SOM)
نویسندگان
چکیده مقاله:
این مقاله چکیده ندارد
منابع مشابه
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...
متن کاملپیش 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...
متن کاملپیش 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...
متن کاملپیش 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...
متن کاملپیش 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...
متن کاملپیش 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...
متن کاملمنابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده{@ msg_add @}
عنوان ژورنال
دوره 33 شماره 1
صفحات 125- 139
تاریخ انتشار 2014-07
با دنبال کردن یک ژورنال هنگامی که شماره جدید این ژورنال منتشر می شود به شما از طریق ایمیل اطلاع داده می شود.
کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است
میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com
copyright © 2015-2023