ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج الانحدار أشعة الدعم للتنبؤ بأسعار البترول خلال الفترة 1990-2019

العنوان بلغة أخرى: A Comparison of Artificial Neural Networks and Support Vector Regression Models for Forecasting Oil Prices During the Period 1990-2019
المصدر: أبحاث اقتصادية وإدارية
الناشر: جامعة محمد خيضر بسكرة - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: ساهد، عبدالقادر (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Sahed, Abdelkader
مؤلفين آخرين: قهوي، حسن (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج16, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2022
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 83 - 98
DOI: 10.37136/0504-016-002-005
ISSN: 1112-7902
رقم MD: 1347023
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | أسعار البترول | Forecasting | Oil Prices | MLP | SVR | RMSE
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

18

حفظ في:
LEADER 02915nam a22002537a 4500
001 2102589
024 |3 10.37136/0504-016-002-005 
041 |a ara 
044 |b الجزائر 
100 |a ساهد، عبدالقادر  |g Sahed, Abdelkader  |e مؤلف  |9 265161 
245 |a دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج الانحدار أشعة الدعم للتنبؤ بأسعار البترول خلال الفترة 1990-2019 
246 |a A Comparison of Artificial Neural Networks and Support Vector Regression Models for Forecasting Oil Prices During the Period 1990-2019 
260 |b جامعة محمد خيضر بسكرة - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير  |c 2022  |g ديسمبر 
300 |a 83 - 98 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a تهدف هذه الدراسة إلى المقارنة بين نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية من النوع الشبكات المتعددة الطبقات ونماذج الانحدار أشعة الدعم للتنبؤ بأسعار البترول الخام الشهرية، لذلك، تم استخدام أسعار البترول للفترة من جانفي 1990 إلى ديسمبر 2019، حيث تم الاستناد في هذه المقارنة بين هاتين المقاربتين على كلا من معيار متوسط مربعات الأخطاء MSE ومعيار جذر متوسط مربعات الأخطاء RMSE. وقد أظهرت النتائج أن نماذج الانحدار أشعة الدعم أكثر كفاءة وأداء للتنبؤ بالقيم المستقبلية للسلسلة أسعار البترول من نماذج الشبكات العصبية متعددة الطبقات.   |b  This study aims to compare between the Multilayer Perceptron Network (MLP) and Support Vector Regression (SVR). The study used the monthly oil price during 1990 to 2019. The comparison of these two approaches is based on the mean squared error (MSE) and the root mean squared error (RMSE). The results indicated that the Support Vector Regression are better and more efficient than the Multilayer Perceptron network models in forecasting oil prices. 
653 |a الشبكات العصبية الاصطناعية  |a أسعار البترول  |a نماذج الانحدار أشعة الدعم 
692 |a التنبؤ  |a أسعار البترول  |b Forecasting  |b Oil Prices  |b MLP  |b SVR  |b RMSE 
700 |9 624762  |a قهوي، حسن  |e م. مشارك  |g Kahoui, Hacen 
773 |4 الاقتصاد  |4 الإدارة  |6 Economics  |6 Management  |c 005  |f Abḥāṯ iqtiṣādiyaẗ wa idāriyaẗ  |l 002  |m مج16, ع2  |o 0504  |s أبحاث اقتصادية وإدارية  |t Economic and Administrative Research  |v 016  |x 1112-7902 
856 |u 0504-016-002-005.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1347023  |d 1347023