الأبحاث في مجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences
-
دراسة مقارنة لنماذج ARIMA وETS في توقع السلاسل الزمنية A Comparative Study of ARIMA and ETS Models for Time Series Forecasting
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يوفر هذا القسم من ورقة البحث تحليلًا مقارنًا لنماذج ARIMA و ETS، وهما طريقتان بارزتان في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، خاصة فيما يتعلق بمجموعات البيانات الموسمية. تجد الدراسة أن نماذج ARIMA أكثر فعالية للبيانات غير الموسمية، مثل أسعار أسهم جوجل، بسبب قدرتها على التعامل مع عدم الاستقرارية ونمذجة الاتجاهات الخطية. على العكس، يتفوق نموذج ETS في…
-
تحليل تقييم النماذج باستخدام التحقق المتقاطع: التقنيات والتطبيقات والتطورات الحديثة
2024 | المؤلف: Jinhui Qiu | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم نظرة عامة على تقنيات التحقق المتبادل في تعلم الآلة، مع التأكيد على دورها في تعزيز تقييم النموذج ودقة التنبؤ. يتضمن التحقق المتبادل تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، مما يسمح بإعادة استخدام العينات عبر مجموعات مختلفة. يبرز البحث ثلاث طرق رئيسية للتحقق المتبادل: التحقق المتبادل K-Fold، والتحقق المتبادل الطبقي K-Fold، وLeave-One-Out Cross-Validation…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…