ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نموذج SVM في التنبؤ با...>الوصف

استخدام نموذج SVM في التنبؤ بالسلاسل الزمنية

العنوان بلغة أخرى: Using SVM Models to Forecast Time Series
المصدر: مجلة الدراسات الإستراتيجية والبحوث السياسية
الناشر: جامعة أبو بكر بلقايد تلمسان - كلية الحقوق والعلوم السياسية - مخبر الدراسات الإستراتيجية والبحوث السياسية
المؤلف الرئيسي: أبو دحروج، سمير فرج رشيد (مؤلف)
المجلد/العدد: مج2, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: جوان
الصفحات: 105 - 119
ISSN: 2830-8557
رقم MD: 1494001
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الإحصاء الاقتصادي | السلاسل الاقتصادية | التنبؤات الزمنية | أسعار الذهب
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج SVM | التنبؤ | السلاسل الزمنية | SVM Model | Forecasting | Time Series
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: تناول هذا البحث بناء عدة نماذج من نماذج (SVM) المختلفة للحصول على أفضل نموذج يساعد على التنبؤ في الأجل القصير بأسعار الذهب العالمية، بالاعتماد على بيانات السلسلة الزمنية الشهرية لأسعار الذهب العالمية للفترة الزمنية الممتدة من شهر يناير 2000 حتى شهر سبتمبر 2022 بواقع 273 مشاهدة، وذلك من خلال المفاضلة بين هذه النماذج حسب أقل قيم للمعايير وهما خطأ التدريب وعدد متجهات الدعم، لإيجاد أنسب نموذج لتحليل البيانات محل الاهتمام، وقد توصلت النتائج إلى أن نموذج (SVM) الذي يحتوي على (Cost (C) = 10000, Epsilon (ε) = 0.1, gamma (γ) =50) والحاصل على أقل القيم لمعايير التقييم هو النموذج الأنسب والملائم لتحليل البيانات، وذلك للتنبؤ المستقبلي بأسعار الذهب العالمية، وبالاعتماد على هذا النموذج تم التنبؤ بأسعار الذهب العالمية حتى نهاية شهر إبريل 2023، وقد كانت القيم التنبؤية تتبع نفس السلوك للسلسلة الأصلية مما يدل على كفاءة النموذج.

This research dealt with the construction of several models of different (SVM) models to obtain the best model that helps to predict in the short term global gold prices, based on the monthly time series data of global gold prices for the period from January 2000 to September 2022 by 273 views, by comparing these models according to the lowest values of the criteria, namely training error and the number of support vectors, to find the most appropriate model for analyzing the data of interest, and the results found that The (SVM) model, which contains, C = 10000, γ =50., and which has the lowest values for the evaluation criteria, is the most appropriate and appropriate model for data analysis, in order to predict the future global gold prices, and based on this model, global gold prices were predicted until the end of April 2023, and the predictive values followed the same behavior for the original series, which indicates the efficiency of the model.
ISSN: 2830-8557

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.