مقاله ارزیابی عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA-ANN) در پیشبینی صادرات زعفران ایران
توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد
مقاله ارزیابی عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA-ANN) در پیشبینی صادرات زعفران ایران دارای ۲۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است
فایل ورد مقاله ارزیابی عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA-ANN) در پیشبینی صادرات زعفران ایران کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه و مراکز دولتی می باشد.
توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارزیابی عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA-ANN) در پیشبینی صادرات زعفران ایران،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
بخشی از متن مقاله ارزیابی عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی مصنوعی-خود توضیح جمعی میانگین متحرک (ARIMA-ANN) در پیشبینی صادرات زعفران ایران :
تعداد صفحات :۲۲
زعفران ایران از لحاظ کمی و کیفی از جایگاه نمایانی در سطح بینالمللی برخوردار است و با بهرهگیری از ظرفیت موجود میتوان درآمدهای صادراتی حاصل از آن را بهطور قابل ملاحظهای افزایش داد. از سوی دیگر، پیشبینی فروش بر اساس تجزیه وتحلیل سری زمانی یک عنصر بسیار مهم در طراحی و اجرای استراتژیهای بازاریابی در عرصهی بینالمللی است. اما رویکردهای متداول پیشبینی با نادیده گرفتن ساختار خطی یا غیرخطی دادهها نتایج دقیقی را ارائه نمیدهند. لذا، هدف اصلی این مطالعه طراحی یک مدل هیبرید متشکل از دو روش شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و خـود توضـیح جمعـی میـانگین متحـرک (ARIMA) بهمنظور رفع نواقص و استفاده از ویژگیهای منحصر بهفرد هر یک از این مدلها است. با استفاده از دادههای مربوط به صادرات زعفران ایران طی دورهی ۱۳۹۲-۱۲۸۳، نتایج مطالعه نشان داد که مدل هیبرید ARIMA-ANN در مقایسه با مدلهای ARIMA و ANN از عملکرد بهتری در پیشبینی صادرات زعفران ایران برخوردار است. لذا، با توجه به کارایی شایان توجه مدل هیبرید ARIMA-ANN، استفاده از این مدل در تنظیم استراتژیهای مربوط به صادرات در بازارهای جهانی زعفران و همچنین در پیشبینی متغیرهای سری زمانی توصیه میگردد.
- در صورتی که به هر دلیلی موفق به دانلود فایل مورد نظر نشدید با ما تماس بگیرید.