محمدرضا اصغری اسکویی - استادیار گروه رایانه، دانشکده علوم ریاضی و رایانه، دانشگاه علامه طباطبایی

شبکه عصبی با تاخیر زمانی، یک ابزار مدل سازی برگرفته از محاسبات هوشمند است که در کنار روش های کلاسیک برای پیش بینی سری های زمانی مالی بکار گرفته می شود. این مدل اغلب در مواردی که از سری زمانی داده های فراوان، اما از ساختار مدل اطلاعات محدود وجود دارد، استفاده می شود، از این رو انتخاب ساختار و ارزیابی آن خود یک چالش است.در این مقاله یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی با تاخیر زمانی برای پیش بینی معیارهای مالی بازار سهام ارائه شده و روش پنجره لغزان برای ارزیابی عملکرد پیش بینی کننده، بکار برده شده است. در این مقاله انتخاب ساختار مناسب شبکه، تعداد عملگرهای تاخیری، تعداد بهینه داده های پیشین و پسین و معیار کمی مناسب برای ارزیابی عملکرد پیش بینی کننده، مورد مطالعه قرار گرفته است. عملکرد این مدل روی شاخص قیمت سهام چهار بنگاه بزرگ اقتصادی در بازار سهام لندن مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج به دست آمده، نشان می دهد با روش پیشنهادی، می توان ساختاری انتخاب کرد که متوسط درصد خطا، متوسط مجذور مربعات خطا و معیار رگرسیون خطی خروجی شبکه در حد قابل توجهی کاهش می یابد.    

پیش بینی سری زمانی, شبکه عصبی با تاخیر زمانی, پنجره لغزان, معیار خطا پیش بینی