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. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/3413.001.0001
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
pproach. 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. DOI: https://doi.org/10.1007/978-0-387-75959-3
Donald B. Percival, Muyin, W. and James E. Overland, (2004), An Introduction to Wavelet Analysis with Application to Vegetation Time Series, University of Washington. DOI: https://doi.org/10.1556/ComEc.5.2004.1.3
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 DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511754067
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. DOI: https://doi.org/10.4018/978-1-59140-670-9
Kirchgässner, G. and Wolters, J., (2007) Introduction to Modern Time Series Analysis, Springer-Verlag Berlin Heidelberg. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-73291-4
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. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-012279670-8.50004-5
Hang, G. P., (2003), Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing 50, 159-175. DOI: https://doi.org/10.1016/S0925-2312(01)00702-0
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 DOI: https://doi.org/10.3390/info12060252
TSAY, R., (2005), Analysis of Financial Time Series, Second Edition, University of Chicago, Published by John Wiley & Sons, DOI: https://doi.org/10.1002/0471746193
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 DOI: https://doi.org/10.2307/2341482
Zivot, E. and Wang, J., (2005), Modeling Financial Time Series with S-PLUS, Second Edition Springer, New York.