بکارگیری مدل های ترکیبی میانگین متحرک خودرگرسیون انباشته فازی احتمالی به منظور پیش بینی نرخ ارز

به کارگیری مدل میانگین متحرک خودرگرسیون انباشته فازی به منظور پیش بینی نرخ ارز

در دنیای امروز به کارگیری روشهای کمی پیش بینی در زمینه های مختلف مورد توجه گسترده قرار گرفته است. تغییرات سریع محیطهای ناشناخته در دنیای واقعی و به ویژه بازارهای مالی سبب ایجاد مشکلاتی برای پیش بینی کنندگان به منظور تأمین داده های مورد نیاز شده است. مدلهای میانگین متحرک خود رگرسیون انباشته (arima) دارای محدودیت تعداد داده های گذشته بوده و شبکه-های عصبی مصنوعی (anns) نیز به منظور حصول نتایج دقیق...

پیش‌بینی بار الکتریکی با بکارگیری مدل‌های ترکیبی پرسپترون‌های چندلایه و خودرگرسیون میانگین متحرک انباشته فصلی

امروزه صرفه‌جویی در زمان و اقتصاد یک کشور نیازمند برنامه‌ریزی، تصمیم‌گیری و پیش‌بینی‌های درست و منطقی در حوزه‌های مختلف می‌باشد. یکی از این حوزه‌های مطرح در هر کشور، پیش‌بینی بار الکتریکی می‌باشد. این کالا (الکتریسیته) با توجه به اینکه قابل ذخیره‌سازی نمی‌باشد، پیش‌بینی آن با حساسیت بالاتری انجام می‌گیرد. همچنین علاوه بر غیرقابل ذخیره‌بودن، در مصرف این کالا الگوهای مختلفی دیده می‌شود که مدل‌ساز...

پیش بینی قیمت نفت خام اوپک با استفاده از مدل خودبازگشتی میانگین متحرک انباشته فازی

عوامل زیادی بر قیمت نفت خام تأثیر می­گذارند از این رو استفاده از یک مدل چند متغیری که تمام عوامل مؤثر بر قیمت نفت را لحاظ کرده باشد کاری دشوار است. به همین دلیل، پیش­بینی این متغیر از طریق مدل­های چند متغیری بسیار دشوار است. در این حالت ممکن است استفاده از مدل­های تک متغیری روش مناسبی باشد. در این مدل­ها از حافظه تاریخی متغیر برای مدل­سازی و پیش­بینی استفاده می­شود. اما یکی از محدودیت­های مدل­ه...

پیش بینی نرخ ارز با بکارگیری مدل های ترکیبی پرسپترون های چندلایه (MLPs) و طبقه بندی کننده های عصبی احتمالی (PNNs)

پیش بینی جریان سالانه رودخانه با استفاده از مدل خودهمبسته تجمعی میانگین متحرک و رگرسیون فازی

رشد روزافزون جمعیت و محدودیت منابع آب سطحی در کشور، لزوم پیش‌بینی دقیق‌تر مقدار آورد رودخانه را به دلیل اهمیت در برنامه‌ریزی و مدیریت منابع آب از جمله بهره‌برداری از مخازن و طراحی سازه‌های کنترل سیلاب با استفاده از ابزارها و روش‌های نوین مدلسازی می‌طلبد. در این راستا، مدل‌های سری زمانی از دیرباز مورد توجه هیدرولوژیست‌ها بوده‌اند. هدف این تحقیق، ارزیابی کارآیی دو رهیافت کلی مدل سری زمانی و رگرسی...

مقایسه عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی(ann)و مدل میانگین متحرک انباشته اتورگرسیو (arima) در مدلسازی و پیش بینی کوتاه مدت روند نرخ ارز در ایران

نرخ ­­ارز و نوسانات آن به عنوان یکی از مهمترین مسائل بخش بازرگانی خارجی هر کشور از اهمیت ویژه­ای برخوردار است. عوامل زیادی همچون عوامل اقتصادی، سیاسی، و روانی بر نرخ ارز تاثیرگذار هستند و این عوامل خود باعث ایجاد شرایط نااطمینانی بیشتر می­شوند. در این راستا تلاش سیاست­گذاران در کاهش این نااطمینانی از طریق پیش­بینی این متغیر باکمترین خطا بوده است. شبکه­های عصبی مصنوعی از قابلیت بالایی در مدلسازی...