ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام أسلوب الشبكات العصبية...>الوصف

استخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بحجم المبيعات في المؤسسة الجزائرية: دراسة تطبيقية

العنوان المترجم: The Use of Artificial Neural Networks in Forecasting Sales Volume in The Algerian Institution: An Applied Study
المصدر: مجلة الاستراتيجية والتنمية
الناشر: جامعة عبدالحميد بن باديس مستغانم - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: بوادو، فاطيمة (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Boudawood, Fatimah
مؤلفين آخرين: بن شهرة، مداني (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع8
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2015
الشهر: يناير
الصفحات: 63 - 89
DOI: 10.34276/1822-000-008-003
ISSN: 2170-0982
رقم MD: 887673
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المؤسسات | حجم المبيعات | السلاسل الزمنية | الشبكات العصبية الاصطناعية | مؤسسة سونلغاز | الجزائر
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | الشبكات العصبية الاصطناعية | شبكة البيرسبترون Perceptron | La Prevision | Les Reseaux De Neurones Artificiels | Reseau Perceptron
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

36

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الورقة البحثية في محاولة تطبيق أسلوب السلاسل الزمنية من خلال تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بحجم المبيعات في مؤسسة سونلغاز بشلف / الجزائر، وقد أجريت هذه الدراسة على البيانات الشهرية لمبيعات الكهرباء بــــــــــــ KWh - خلاؿ الفتًة الزمنية من جانفي 2006 إلى ديسمبر 2012. حيث تم بناء نماذج الشبكات العصبية باستخدام شبكة البيرسبترون متعدد الطب (MILP) والذي تكونت بنيته المعمارية من ثلاث طبقات (طبقة مدخلات "2"، طبقة خفية "3"، طبقة مخرجات "1") واستخدمت الدالة اللوجستية كدالة برفيز في الطبقة الخفية وفي طبقة المخرجات واستخدم لتدريب هذه الشبكات خوارزمية الانتشار السريع.
وقد بينت نتائج الدراسة أف الشبكة الناتجة جيدة وأعطت تنبؤات دقيقة وقريبة من الواقع في الفترة من 1 جانفي إلى غاية 31 ديسمبر 2013.

Le but de ce papier dans une tentative pour appliquer la méthode de la série de temps grâce à la technique des réseaux de neurones artificiels pour prédire le volume des ventes dans l'institution Sonelgaz : Chlef /Algérie, cette étude a été menée sur des données mensuelles pour les ventes (kWh) d'électricité au cours de la période de janvier 2006 -décembre 2012, où il a été construit des modèles de réseaux de neurones utilisant le réseau Perceptron multicouche (MLP), qui a formé son architecture en trois couches (la couche d'entrée "2", couche cachée "3", les sorties de la couche "1") et utilisé la fonction de logistique en fonction des mesures de relance dans la classe caché dans la production de la couche et utilisé pour former ces réseaux algorithme propagation rapide.
Les résultats de l'étude ont montré que le réseau résultant est bon et a donné des prévisions précises et proches de la réalité dans la période allant du 1er Janvier jusqu'au 31 décembre 2013

This paper aims to try to apply the time-series approach through artificial neural network technology to predict sales volumes at Sonelgaz Foundation, Chlef, Algeria. This study was conducted on the monthly data of electricity sales in KWH during the period from January 2006 to December 2012. Neural network models were built using MILP, whose architecture was composed of three layers (input layer “2", hidden layer “3", output layer “1") and the logistic function was used as a perfease function in the hidden layer and in the output layer and a rapid deployment algorithm was used to train these networks.
The results of the study showed the resulting network to be good and gave accurate and close predictions of reality from January 1 to December 31, 2013.
This abstract translated by Dar AlMandumah Inc 2018.
ISSN: 2170-0982

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.