مدل سازی و مقایسه روش شبکه عصبی gmdh و الگوی سری زمانی arima در پیش بینی بلندمدت تقاضای برق در ایران

کاربردهای شبکه های عصبی در پیش بینی سری های زمانی

استفاده از روش های غیر کلاسیک در شناسایی مدل و پیش بینی رفتار سیستم های پیچیده، مدتهاست در محافل علمی و حتی حرفه ای متداول و معمول شده است. در بسیاری از سیستم های پیچیده و خصوصا غیر خطی که مدل سازی و به دنبال آن پیش بینی و کنترل آنها از طریق روش های کلاسیک و تحلیلی امری بسیار دشوار و حتی بعضا غیر ممکن می نماید، از روش های غیر کلاسیک که از ویژگی هایی همچون هوشمندی، مبتنی بر معرفت و خبرگی برخوردا...

مقایسه ی مدل های شبکه های عصبی مصنوعی و سری های زمانی برای پیش بینی قیمت گوشت مرغ در ایران

     با توجه به اهمیت پیش بینی قیمت گوشت مرغ، در تحقیق حاضر قیمت این محصول با استفاده از روش ARIMA و شبکه های عصبی مصنوعی برای افق های زمانی یک ماهه، شش ماهه و دوازده ماهه پیش بینی گردید و این فرضیه که شبکه ی عصبی در پیش بینی قیمت گوشت مرغ از کارایی بیشتری نسبت به  مدل های سری زمانی برخوردار است، مورد بررسی قرار گرفت. داده های مربوط به این متغیّر برای دوره ی  زمانی1371:1 تا 1385:11 بوده و  از شر...

پیش بینی تقاضای پول در افق 1404 در ایران ( کاربرد الگوی سری زمانی )

آگاهی از میزان تقاضای پول آتی کشور بهمنظور تعیین اولویتها و انتخاب سیاست پولی در راستای مساعدت به رشد و توسعة اقتصادی، ضروری است. پژوهش حاضر، میزان تقاضا برای پول در ایران را در افق 1404 با استفاده از الگوهای سری زمانی VECM، VAR و ARIMA، با بکارگیری دادههای سالهای 1355 تا 1385، پیشبینی میکند. نتایج نشان میدهد که الگوی ARIMA با میزان خطای 1/3 درصد، مناسبترین پیشبینی را برای تقاضای پول دارد. بر ا...

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 ...

مقایسه روش های ARIMA و شبکه عصبی در مدل سازی و پایش وضعیت خشکسالی با استفاده از داده های سری زمانی سنجش از دوری - مطالعه موردی: شهر اراک

خشکسالی پدیده­ای طبیعی، تکراری و موقتی است که به سبب بارش اندک رخ می دهد و تقریباً تمامی مناطق اقلیمی جهان را تحتتأثیر خود قرار می دهد، بویژه مناطق نیمه خشک که بدلیل میزان پائین بارش سالانه و حساسیت به تغییرات اقلیمی مستعد وضعیت خشکسالی می باشند. خشکسالی می تواند بر سلامت انسان ها و همچنین وضعیت اقتصادی و سیاسی جامعه تأثیرگذار باشد. اطلاعات در مورد شدت، طول مدت و پوشش مک...

پیش بینی قیمت جوجه یکروزه گوشتی در ایران با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و مدل های سری زمانی