استخدام طريقة مقترحة هجينة للشبكات العصبية والمويجة لتقدير أنموذج السلسلة الزمنية
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
يقدم البحث نموذجا هجين ا جديدًا يقترح استخدامه للتنبؤ الدقيق للسلاسل الزمنية، والذي
يجمع بين تحويلات المويجات لتقليل الضوضاء من البيانات قبل استخدامها في الشبكة العصبية
الاصطناعية وتطبيقها على السلاسل الزمنية. لمعرفة مدى فعالية وكفاءة الطريقة المقترحة على
نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ، تم تطبيق الطريقة المقترحة أولاً على بيانات
السلاسل الزمنية للتوليد )الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى( من خلال العديد من أمثلة المحاكاة عن
طريق تغيير قيمة المعلمات وحجم العينة مع تكرار بيانات التوليد 25 مرة، وثانيا التطبيق على
بيانات حقيقية تمثل المتوسط الشهري لسعر أونصة الذهب في إقليم كوردستان. لمقارنة نتائج
المحاكاة والبيانات الحقيقية للطريقة المقترحة والتقليدية، ثم تصميم برنامج بلغة ماتلاب لهذه
وتوصلت نتائج البحث الى أن الطريقة .)MSE, MAD, R الغرض واعتماداً عل المعايير ) 2
المقترح أكثر دقة من الطريقة التقليدية في تقدير معلمات أنموذج السلسة الزمنية.
التنزيلات
تفاصيل المقالة
المراجع
Adhikari, R., and Agrawal, R. K., (2013), An Introductory Study on Time Series
Modeling and Forecasting, Lap Lambert Academic Publishing GmbH KG.
Arbib, M. A., (2003), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. Second
Edition. MIT Press, Cambridge.
Box, G. E. P and Jenkins, G.M., (1976), Time series analysis: Forecasting and control,
Holden-Day, San Francisco
Criswell, J.A. and Lin, E. B., (2021), River Flow Forecasting Using an Inverse Wavelet
Transform Neural Network Approach. Int. J. of Applied Mathematics, Computational
Science and Systems Engineering. 3, 1, p. 67-70
Cryer, J.D. and Chan, K. S., (2008), Time Series Analysis with Application in
R. Second Edition. Springer, New York.
Donald B. Percival, Muyin, W. and James E. Overland, (2004), An Introduction to
Wavelet Analysis with Application to Vegetation Time Series, University of
Washington.
Fausett, L., (1994), Fundamentals of Neural Network. Prentice Hall, Hoboken
Franses, P. H. and Dijk, D. V., (2000), Non-Linear Time Series Models in Empirical
Finance. Cambridge University Press
Hagan, M.T., Demuth, H.B. and Beale, M., (1996), Neural Network Design. PWS
Publishing Co., Boston.
Hamid, E.Y., (2011), Use of Box–Jenkins and Artificial Neural Networks Models in
Time Series Prediction for Sudanese Agricultural Sector, Conference: 3rd International
Union of Arab Statisticians Scientific Conference 2011, Amman, Jordan, 501, 471-511
Cascio, I. L., (2007), Wavelet Analysis and De-noising: new Tool for Economists,
University of London.
Kamruzzaman, J. Begg, R and Sarker, R., (2006), Artificial Neural Networks in Finance
and Manufacturing. Idea Group Publishing, USA.
Kirchgässner, G. and Wolters, J., (2007) Introduction to Modern Time Series Analysis,
Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Kitagawa, G., (2010), Introduction to Time Series Modeling. Chapman & Hall/CRC
Press, Boca Raton; Taylor & Francis Group
Palit, A. K. & Popovic, D., (2005), Computational Intelligence in Time Series
Forecasting, Springer, Germany
Gengay, R. Selguk, F. and Whitcher, B., (2002), An Introduction to Wavelet and other
Filtering Methods in Finance and Economics.
Hang, G. P., (2003), Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network
model. Neurocomputing 50, 159-175.
Ouyang, K. Hou, Y. Zhou, S. and Zhang, Y., (2021), Adaptive Multi-Scale Wavelet
Neural Network for Time Series Classification. Information, 12, no 6, 252. 1-14
TSAY, R., (2005), Analysis of Financial Time Series, Second Edition, University of
Chicago, Published by John Wiley & Sons,
Yule, G. U., (1926), Why do we sometimes get nonsense-correlations between timeseries?
A study in sampling and the nature of time-series.” Journal of the Royal
Statistical Society, 89, 1, 1-63
Zivot, E. and Wang, J., (2005), Modeling Financial Time Series with S-PLUS, Second
Edition Springer, New York.