پیش بینی انحلال پلیمرها با استفاده از شبکه عصبی

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...

پیش بینی شاخص بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از شبکه های عصبی

اندازه و روند شاخص‌های قیمت سهام یکی از مهمترین عوامل تاثیرگذار بر تصمیمات سرمایه گذاران در بازارهای مالی می‌باشد. جهت پیش‌بینی بازار از تکنیکهای مختلفی استفاده شده است که معمول‌ترین آنها روشهای رگرسیون و مدل‌های 3ARIMA هستند اما این مدل‌ها در عمل جهت پیش‌بینی بعضی از سریها ناموفق بوده‌اند. در تحقیق حاضر برای پیش‌بینی شاخص کل بورس از مدل شبکه‌های عصبی پیش خور4 با قانون یادگیری پس انتشار خطا5 در...

پیش بینی تأخیر قطارهای مسافری با استفاده از شبکه های عصبی

تأخیر در قطارهای مسافری از مسائل چالش بر انگیز در راه آهن محسوب شده و علت‌های مختلفی دارد، و همین مسئله، پیش‌بینی تأخیر قطار‌های مسافری را بسیار مشکل می‌کند. هدف این مقاله ارائه مدلی مبتنی بر شبکه‌های عصبی با دقت بالا برای پیش‌بینی تأخیر قطار‌های مسافری در راه آهن جمهوری اسلامی ایران است. در این مقاله از سه روش مختلف برای ورودی شبکه‌های عصبی شامل ورود به صورت اعداد حقیقی نرمال شده، تبدیل ورودی‌...

پیش بینی نوسانات بازده بازار با استفاده از مدل های ترکیبی گارچ ـ شبکه عصبی

در این پژوهش به مطالعه توان پیش بینی طیف وسیعی از مدل های ناهمسانی واریانس شرطی (G)ARCH طی یک دوره 126 ماهه بر روی بازده روزانه شاخص کل بورس تهران (TEDPIX) پرداخته شده است. نتایج بررسی این مدل ها تأیید کننده وجود سه ویژگی نوسان خوشه ای، عدم تقارن و نیز غیر خطی بودن، در سری زمانی بازده می باشد. سپس با هدف افزایش قدرت پیش بینی، این مدل ها با شبکه های عصبی مصنوعی ترکیب شده اند و نتایج حاصل از طرق ...

پیش بینی رسوب آسفالتین با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای الگوریتم ازدحام ذرات

پیش بینی درصد متان موجود در گاز مراکز دفن زباله با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

Backgrounds and Objectives:A number of different technologies have recently been studied todetermine the best use of biogas, however, to choose optimize technologies of using biogas for energy recovery it is necessary to monitor and predict the methane percentage of biogas. In this study, a method is proposed for predicting the methane fraction in landfill gas originating from Labscalelandfill ...