محبوبترینها
قیمت انواع دستگاه تصفیه آب خانگی در ایران
نمایش جنگ دینامیت شو در تهران [از بیوگرافی میلاد صالح پور تا خرید بلیط]
9 روش جرم گیری ماشین لباسشویی سامسونگ برای از بین بردن بوی بد
ساندویچ پانل: بهترین گزینه برای ساخت و ساز سریع
خرید بیمه، استعلام و مقایسه انواع بیمه درمان ✅?
پروازهای مشهد به دبی چه زمانی ارزان می‌شوند؟
تجربه غذاهای فرانسوی در قلب پاریس بهترین رستوران‌ها و کافه‌ها
دلایل زنگ زدن فلزات و روش های جلوگیری از آن
خرید بلیط چارتر هواپیمایی ماهان _ ماهان گشت
سیگنال در ترید چیست؟ بررسی انواع سیگنال در ترید
بهترین هدیه تولد برای متولدین زمستان: هدیه‌های کاربردی برای روزهای سرد
صفحه اول
آرشیو مطالب
ورود/عضویت
هواشناسی
قیمت طلا سکه و ارز
قیمت خودرو
مطالب در سایت شما
تبادل لینک
ارتباط با ما
مطالب سایت سرگرمی سبک زندگی سینما و تلویزیون فرهنگ و هنر پزشکی و سلامت اجتماع و خانواده تصویری دین و اندیشه ورزش اقتصادی سیاسی حوادث علم و فناوری سایتهای دانلود گوناگون
مطالب سایت سرگرمی سبک زندگی سینما و تلویزیون فرهنگ و هنر پزشکی و سلامت اجتماع و خانواده تصویری دین و اندیشه ورزش اقتصادی سیاسی حوادث علم و فناوری سایتهای دانلود گوناگون
آمار وبسایت
تعداد کل بازدیدها :
1831196131
ملیحه رمضانی ، احمد عاملی پیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی
واضح آرشیو وب فارسی:فارس: ملیحه رمضانی ، احمد عاملیپیش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی فازی
پیش بینی‌کننده با ساختار سوگنو با الگوریتم ژنتیک دارای عملکرد بهتری نسبت به ساختار ممدانی دارد، چون تعداد پارامترهای آموزش ساختار سوگنو بیشتر است.
چکیده: در بازارهای سرمایه عاملهای مختلفی در پیش بینی قیمت سهام موثر می باشد بنابراین سرمایه گذار جهت سرمایه گذاری سودآور با کمترین ریسک با چالش، تردید و خطا مواجه می باشد. در راستای کاهش هزینه و بالا بردن سود سرمایه گذاری، تعیین عاملهای تاثیر گذار و زمان مناسب جهت خرید و فروش از مهم ترین مسائلی است که هر سهام دار یا سرمایه گذار در بازار بورس بایستی به آن توجه ویژه داشته باشد. تاکنون روشهای مختلفی جهت نیل به این اهداف معرفی شده اند که اغلب روشهای آماری، هوشمند و ترکیبی هستند. الگوریتم پیشنهادی یک روش ترکیبی است که شامل دو بخش است بخش اول پیش پردازش و بخش دوم پیش بینی کننده است. در پیش پردازش سه فرآیند جاگذاری داده‌های غیر موجود، نرمالیزه کردن و انتخاب ویژگی به ترتیب انجام می شود. از آنجایی که تعداد ویژگیهای بکار برده شده زیاد است از روش الگوریتم ژنتیک برای انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد فضای ویژگی استفاده شده است. در بخش پیش بینی کننده، با توجه به قابلیت پیش بینی هوشمند شبکه عصبی - فازی، از این شبکه با دو ساختار ممدانی و سوگنو بعنوان پیش بینی کننده قیمت سهام بهره می‌بریم که قابلیت استخراج قواعد فازی بصورت خودکار دارد. آموزش پارامترهای مقدمه و نتیجه شبکه برپایه الگوریتم پس انتشار خطا (گرادیان نزولی) می‌باشد.
الگوریتم پیشنهادی با استفاده از داده های 10 شرکت که هر کدام از آنها دارای 7 ویژگی می‌باشند، ارزیابی شده است. نتایج شبیه سازی نشان می دهد که با توجه به نوع شرکتها، ویژگیهای انتخابی و نوع ساختار شبکه عصبی فازی ترکیبی نتایج متفاوتی بدست می آید. با توجه به معیارهای مورد ارزیابی، نتایج به دست آمده برتری شبکه عصبی فازی ترکیبی را به شبکه عصبی فازی ساده نشان می دهد، اما بطور کلی پیش بینی‌کننده با ساختار سوگنو با الگوریتم ژنتیک دارای عملکرد بهتری نسبت به ساختار ممدانی دارد، چون تعداد پارامترهای آموزش ساختار سوگنو بیشتر است. نویسندگان: ملیحه رمضانی ، احمد عاملی فصلنامه تحقیقات مدلسازی اقتصادی - سال ششم، شماره 22، زمستان 1394. برای مشاهده کامل مقاله روی فایل مقابل کلیک کنید.
لینک را کپی کنید
95/01/29 :: 02:33
این صفحه را در گوگل محبوب کنید
[ارسال شده از: فارس]
[مشاهده در: www.farsnews.com]
[تعداد بازديد از اين مطلب: 36]
-
اقتصادی
پربازدیدترینها