مقایسه پیش بینی شاخص سهام با استفاده از مدل های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی
Publish Year: 1397
Type: Journal paper
Language: Persian
View: 173
This Paper With 24 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
JR_JQE-15-3_005
Index date: 18 November 2023
مقایسه پیش بینی شاخص سهام با استفاده از مدل های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی abstract
هدف پژوهش حاضر مقایسه پیش بینی شاخص سهام با استفاده از مدل های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی است. مربوط ترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی تعیین شده است. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ ۱/۱۰/۹۱ الی ۳۰/۹/۹۴ جهت پیش بینی شاخص قیمت و آزمون آن استفاده شده است. دقت پیش بینی سه مدل شبکه عصبی معمولی، شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر جستجوی هارمونی بر اساس میزان خطای پیش بینی ارزیابی شده است. نتایج نشان می دهد دقت پیش بینی مدل های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی در دوره آزمون بالاتر از شبکه عصبی عادی است. همچنین پیش بینی مدل شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر جستجوی هارمونی در دوره آزمون نسبت به مدل شبکه عصبی مصنوعی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک از دقت بالاتری برخوردار است.
مقایسه پیش بینی شاخص سهام با استفاده از مدل های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی Keywords:
مقایسه پیش بینی شاخص سهام با استفاده از مدل های ترکیبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی با شبکه عصبی معمولی authors
مریم دولو
استادیار دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران
تکتم حیدری
دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه ارشاد دماوند، تهران، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :