پیش بینی سود هر سهم و تغییرات آن به عنوان یک رویداد اقتصادی از دیرباز موردعلاقه سرمایه گذاران، مدیران، تحلیل گران مالی و اعتباردهندگان بوده است. این توجه ناشی از استفاده سود در مدل های ارزیابی سهام، کمک به کارکرد کارای بازار سرمایه، ارزیابی توان پرداخت و ارزیابی عملکرد واحد اقتصادی می باشد. هدف این تحقیق پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی – فازی و شبکه عصبی درک چندلایه(mlp) و gmdh و تع...

باتوجه به افزایش روزافزون مصرف گاز طبیعی، برنامه ریزی در بخش گاز طبیعی و بررسی و پیش بینی تقاضای گاز طبیعی جهت دستیابی به امنیت عرضه انرژی گاز طبیعی و به دنبال آن توسعه پایداراهمیت فراوانی دارد. از این رو در این تحقیق تقاضای گاز طبیعی در بخش های خانگی-تجاری، صنعت و نیروگاه که جزء مصرف کنندگان عمده گاز طبیعی هستند مورد بررسی قرار گرفته و از دو روش arima (autoregressive integrated moving average)...

پیش‌بینی سود هر سهم و تغییرات آن به‌عنوان یک رویداد اقتصادی از دیرباز موردعلاقه سرمایه‌گذاران، مدیران، تحلیل گران مالی و اعتباردهندگان بوده است. این توجه ناشی از استفاده سود در مدل‌های ارزیابی سهام، کمک به کارکرد کارای بازار سرمایه، ارزیابی توان پرداخت و ارزیابی عملکرد واحد اقتصادی می‌باشد. هدف این تحقیق پیش‌بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی – فازی و شبکه عصبی درک چندلایه(MLP) و GMDH و تع...

در این مقاله، با استفاده از سه رویکرد لذت باورانه رگرسیون، شبکه عصبی بازگشتی و شبکه عصبی gmdh ، تابع لذت باورانه قیمت رایانه همراه در بازار تهران الگوسازی و مقایسه شده است. برای انجام این پژوهش، داده های قیمت رایانه همراه از بازار رضای تهران، بزرگترین بازار رایانه همراه تهران جمع آوری و دادههای فنی رایانه همراه ها از وب سایت رسمی شرکتهای تولید کننده استخراج شده اند. نتایج این پژوهش حاکی از آن ا...

هدف اصلی این مطالعه، بررسی و شناخت متغیرهای اصلی تاثیرگذار بر شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و مدلسازی آن با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج حاصله با تحلیل تکنیکال و موجهای الیوت است. متغیرهای توضیحی به کار رفته در مدل­ تحقیق: نرخ ارز، تورم، بیکاری، رشد تولید و حجم نقدینگی بودند و متغیر هدف در این مطالعه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران می باشد. در این تحقیق از شبکه­های عصبی gmdh...

زمینه و هدف : در این مطالعه از شبکه عصبی gmdh بر اساس الگوریتم ژنتیک جهت پیش بینی درصد متان موجود در گاز دفن گاه زباله در مقیاس آزمایشگاهی، استفاده شده است. جهت تخمین درصد متان موجود در گاز مرکز دفن به وسیله شبکه عصبی gmdh، از مشخصات فاضلاب به عنوان داده های ورودی  و از درصد متان موجود در بیوگاز به عنوان داده خروجی استفاده شده است. پارامترهای ورودی جهت پیش بینی میزان متان موجود در بیوگاز شامل د...

هدف اصلی این مطالعه، بررسی و شناخت متغیرهای اصلی تاثیرگذار بر شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران و مدلسازی آن با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی و مقایسه نتایج حاصله با تحلیل تکنیکال و موجهای الیوت است. متغیرهای توضیحی به کار رفته در مدل­ تحقیق: نرخ ارز، تورم، بیکاری، رشد تولید و حجم نقدینگی بودند و متغیر هدف در این مطالعه شاخص کل بورس اوراق بهادار تهران می باشد. در این تحقیق از شبکه­های عصبی GMDH...

زمینه و هدف : در این مطالعه از شبکه عصبی GMDH بر اساس الگوریتم ژنتیک جهت پیش بینی درصد متان موجود در گاز دفن گاه زباله در مقیاس آزمایشگاهی، استفاده شده است. جهت تخمین درصد متان موجود در گاز مرکز دفن به وسیله شبکه عصبی GMDH، از مشخصات فاضلاب به عنوان داده های ورودی  و از درصد متان موجود در بیوگاز به عنوان داده خروجی استفاده شده است. پارامترهای ورودی جهت پیش بینی میزان متان موجود در بیوگاز شامل د...

در این پژوهش ابتدا متغیرهای تأثیرگذار بر فرایند حذف کدورت آب، با استفاده از روش شناسی سطح پاسخ شناسایی شد. در ادامه شبکه های عصبی نوع gmdh و شبکه خودباوری بیزین برای مدل سازی و پیش بینی کدورت آب تصفیه شده، با استفاده از مجموعه داده های ورودی- خروجی مورد مطالعه قرار گرفت. برای ارزیابی مدل پیشنهادی، تصفیه خانه بزرگ آب گیلان به صورت موردی بررسی و داده های مورد نیاز شامل 700 سری داده به دست آمد. به...

در این پژوهش از شبکه عصبی gmdh  مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به عنوان ابزاری با قابلیت بالا در مدل سازی سیستم های غیرخطی پویای پیچیده، برای پیش بینی قیمت بنزین با دو روش قیاسی و قواعد تحلیل تکنیکی، استفاده کرده ایم. متغیرهای ورودی در روش قیاسی شامل تمام عوامل مؤثر(درون و برون سیستمی) بر قیمت بنزین و در روش تحلیل تکنیکی شامل میانگین های متحرک کوتاه و بلندمدت است. نتایج نشان­دهنده دقت بیش از 96درصد پی...