مقایسه توانایی پیش بینی مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN)، سیستم استنتاج عصبی- فازی انطباقی(ANFIS) و تبدیل موجک-عصبی: قیمت سبد نفت خام اوپک

نویسندگان

چکیده مقاله:

پیش بینی قیمت نفت خام از مهم ترین موضوعات فرا روی اقتصاد انرژی است. پیش بینی مناسب قیمت نفت و آن هم قیمت نفت خام اوپک، به دلیل درگیر بودن تعدادی از کشورهای در حال توسعه این سازمان با قیمت نفت، می تواند در برنامه ریزی های سازمان و کشورهای عضو آن، اهمیت ویژه ای داشته باشد. برآورد و پیش بینی روند قیمت نفت، به خاطر نبود داده های تاریخی مهم و محدودیت اطلاعات مرتبط با شاخص های موثر بر روند قیمت نفت، کار بسیار دشواری است. این به نوبه خود، میزان نویز، پیچیدگی و نااطمینانی پارامترها در ارتباط با برآورد قیمت نفت را تشدید می کند. با این وجود، موفقیت در تدوین مدلی قابل اتکاء برای توصیف پیچیدگی های پویای این کالا، محدود است. در این تحقیق، از شبکه عصبی مصنوعی، شبکه عصبی- فازی و مدل ترکیبی تبدیل موجک- شبکه عصبی و داده های روزانه سبد نفت خام اوپک، برای مدل سازی و پیش بینی کوتاه مدت قیمت نفت خام اوپک، استفاده شده است. نتایج این مدل ها بر اساس معیارهای اندازه گیری دقت پیش بینی، مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج تحقیق نشان می دهد که اولاً، نویززدایی داده ها می تواند عملکرد شبکه را بهتر کند و ثانیاً، شبکه عصبی- فازی نسبت به دیگر مدل های استفاده شده در این مقاله، از قدرت پیش بینی بهتری برخوردار است

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

مقایسه قدرت مدل های شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی پویا در پیش بینی نرخ ارز: کاربردی از تبدیل موجک

این مطالعه تلاشی است در جهت به­کارگیری ترکیب مدل شبکه­ی عصبی پویا و تجزیه­ی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیش­بینی متغیر مذکور می­باشد. جهت تحقق این مهم، از داده­های سری­زمانی ماهانه­ی نرخ ارز طی بازه­ی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدل­سازی­ها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیه­سازی و یا به بیان دی...

متن کامل

مقایسه کاربرد شبکه عصبی مصنوعی (ANN) با سیستم استنتاج فازی (FIS) در پیش بینی جریان رودخانه زاینده رود

یکی از روشهای نو ظهور در حل مسایل مهندسی جهت مدل‌سازی سیستم‌هایی که دارای پیچیدگی زیاد یا عدم‌صراحت بوده و یا داده‌های کافی از آنها موجود نیست، استفاده از تئوری مجموعه‌های فازی و شبکه عصبی مصنوعی می‌باشد. مزیت اصلی این تکنیک‌ها نسبت به روش‌های رایج این است که در مدت زمان نسبتاً کوتاهی قادر به بررسی تأثیر انواع پارامترهای در دسترس، بر فرآیند مورد بررسی می‌باشند بدون آنکه در هر مرتبه نیاز به یافتن...

متن کامل

مقایسه توانایی پیش بینی مدل های var ، arima و شبکه های عصبی (ann) :تقاضای جهانی نفت اوپک

مارهای کشور، حاکی از رشد مصرف بنزین در بخش حمل و نقل کشور بوده و در سال­های اخیر بنزین مصرفی بطور قابل ملاحظه­ای بیش از ظرفیت پالایش داخلی شده است و لذا هزینه واردات بنزین سهم نسبتاً مهمی از بودجه دولت را به خود اختصاص می­دهد. افزایش جمعیت شهری، اقبال عمومی استفاده از خودروهای شخصی و عرضه بنزین به قیمت یارانه­ای از عوامل تعیین­کننده این پدیده هستند. علاوه بر تحمیل هزینه­های فزاینده به اقتصاد کشو...

متن کامل

مقایسه قدرت مدل های شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی پویا در پیش بینی نرخ ارز: کاربردی از تبدیل موجک

این مطالعه تلاشی است در جهت به­کارگیری ترکیب مدل شبکه­ی عصبی پویا و تجزیه­ی موجک جهت میسر نمودن امکان انتخاب یک الگوی بهینه جهت پیش­بینی متغیر مذکور می­باشد. جهت تحقق این مهم، از داده­های سری­زمانی ماهانه­ی نرخ ارز طی بازه­ی زمانی فروردین 1377 الی آذر 1391، که مشتمل بر 177 مشاهده بوده که از این بین، تعداد 150 مشاهده جهت مدل­سازی­ها استفاده شده و تعداد 27 مشاهده نیز جهت شبیه­سازی و یا به بیان دی...

متن کامل

پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی مبتنی برالگوریتم ژنتیک و مقایسه با شبکه عصبی فازی

In capital markets, stock price forecasting is affected by variety of factors such as political and economic condition and behavior of investors. Determining all effective factors and level of their effectiveness on stock market is very challenging even with technical and knowledge-based analysis by experts. Hence, investors have encountered challenge, doubt and fault in order to invest with mi...

متن کامل

منابع 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 11  شماره 43

صفحات  129- 154

تاریخ انتشار 2015-01

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

کلمات کلیدی برای این مقاله ارائه نشده است

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023