تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. سلاسل زمنية

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلاسل زمنية




  • نموذج دمج عميق لتوقع سوق الأسهم باستخدام عناوين الأخبار وبيانات السلاسل الزمنية

    2024 | المؤلف: Pin‐Yu Chen وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم هذه الورقة البحثية نموذج تعلم عميق متعدد الوسائط جديد لتوقع اتجاهات الأسهم، مع معالجة تعقيدات سوق الأسهم من خلال دمج مصادر بيانات متعددة. يجمع الهيكل المقترح بين نموذج يعتمد على BERT، تم ضبطه بدقة على الأخبار المالية، مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لالتقاط الأنماط الزمنية في أسعار الأسهم والمؤشرات الفنية. يتم إثبات…


  • التعلم العميق لتوقع اتجاه سعر البيتكوين: نماذج واستراتيجيات تداول تمت مقارنتها تجريبيًا

    2024 | المؤلف: Oluwadamilare Omole وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق نماذج التعلم العميق، وتحديدًا الشبكة العصبية التلافيفية – الذاكرة القصيرة والطويلة (CNN-LSTM)، وشبكة السلاسل الزمنية الطويلة والقصيرة (LSTNet)، والشبكة التلافيفية الزمنية (TCN)، جنبًا إلى جنب مع نموذج ARIMA القياسي، للتنبؤ بتحركات سعر البيتكوين باستخدام بيانات السلسلة. تستخدم الدراسة تقنيات اختيار ميزات متنوعة، بما في ذلك بوروتا، والخوارزمية الجينية (GA)، وآلة…


  • توقع اتجاهات الأسهم المالية وبيانات الاقتصاد باستخدام تحليل السلاسل الزمنية بتقنية التعلم الآلي

    2024 | المؤلف: Haotian Zheng وآخرون | المجلة: Applied and Computational Engineering | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تستكشف هذه الورقة دور التعلم الآلي في تحليل السلاسل الزمنية المالية، وخاصة في التنبؤ بالاتجاهات في أسهم الشركات المالية والبيانات الاقتصادية. تميز بين أنواع الأسهم المختلفة وتناقش استراتيجيات إدارة المخاطر داخل سوق الأسهم. تقيم الورقة الأساليب الإحصائية التقليدية، مثل ARIMA والتنعيم الأسي، مع تسليط الضوء على نقاط قوتها وضعفها في التنبؤ الاقتصادي. ثم تؤكد على…


  • 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)…


  • التعلم العميق لتحليل سلسلة زمنية لصور الأقمار الصناعية: مراجعة

    2024 | المؤلف: Lynn Miller وآخرون | المجلة: IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)

    تقدم هذه القسم نظرة عامة على فعالية تقنيات التعلم العميق المطبقة على سلسلة زمنية من صور الأقمار الصناعية (SITS) لنمذجة متغيرات مراقبة الأرض (EO). يبرز أن طرق التعلم العميق يمكن أن تلتقط بفعالية العلاقات المعقدة بين المتغيرات، متجاوزة تقنيات التعلم الآلي التقليدية والإحصائية. تم استخدام هياكل مختلفة من التعلم العميق، بما في ذلك الشبكات العصبية…


  • تمكين اقتصاد باكستان: دور الصحة والتعليم في تشكيل مشاركة القوى العاملة والنمو الاقتصادي

    2024 | المؤلف: Muhammad Umair وآخرون | المجلة: Economies | المجال: المهن الصحية العامة (General Health Professions)

    تدرس هذه الدراسة العلاقة بين مشاركة القوة العاملة (LF) والنمو الاقتصادي (EG) في باكستان، مع التركيز على أدوار الإنفاق على الصحة والتعليم. باستخدام بيانات السلاسل الزمنية من 1980 إلى 2022 وتوظيف منهجيات مثل نموذج الانحدار الذاتي الموزع (ARDL)، ونموذج تصحيح الخطأ (ECM)، وسببية غرانجر، تكشف النتائج أن LF تعزز بشكل كبير EG في كل من…


  • التنبؤ بسلاسل الزمن غير الخطية باستخدام CEEMDAN المحسن وSVD وLSTM

    2024 | المؤلف: Sameer Poongadan وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا لتوقع السلاسل الزمنية، يُسمى نموذج ICEEMDAN-SVD-LSTM، والذي يدمج التحليل المتكامل المحسن لنمط الانحلال التجريبي مع الضوضاء التكيفية (ICEEMDAN)، تحليل القيم الفردية (SVD)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تم تصميم هذا النموذج خصيصًا لتحليل البيانات غير الخطية وغير الثابتة من خلال إطار عمل ثلاثي المستويات: مستوى ICEEMDAN يقوم بتفكيك السلسلة…


  • TFB: نحو تقييم شامل وعادل لطرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية

    2024 | المؤلف: Xiangfei Qiu وآخرون | المجلة: Proceedings of the VLDB Endowment | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)

    تقدم البحث TFB، وهو معيار آلي لأساليب التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مصمم لتعزيز المقارنة التجريبية وتقييم تقنيات التنبؤ عبر مجالات متنوعة مثل المرور والطاقة والصحة والاقتصاد. يعالج TFB العيوب الحرجة في المعايير الحالية، بما في ذلك تغطية نطاق البيانات المحدودة، والتحيز ضد أساليب التنبؤ التقليدية، وعدم الاتساق في خطوط تقييم الأداء. من خلال دمج مجموعات…


  • التنقل في المشهد المالي: قوة وقيود نموذج ARIMA

    2024 | المؤلف: Jin Liu | المجلة: Highlights in Science Engineering and Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    نموذج المتوسط المتحرك التكاملي الذاتي الانحدار (ARIMA) هو أداة إحصائية محورية لتحليل بيانات السلاسل الزمنية وعمل التنبؤات، خاصة في قطاع المالية. لقد أدى تطبيقه إلى تحقيق دقة في توقع أسعار الأسهم تتجاوز 70%، مما يساعد المتداولين والمستثمرين بشكل كبير. عند دمجه مع نماذج التباين الشرطي الذاتي العام (GARCH)، يمكن أن يقلل ARIMA من تقلب المحفظة…


  • نماذج التعلم العميق الهجينة لتوقعات سلسلة الزمن للطاقة الشمسية

    2024 | المؤلف: Diaa Salman وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)

    تستكشف ورقة البحث نماذج التعلم العميق الهجينة الجديدة للتنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية، مع التأكيد على أهمية التنبؤات الدقيقة لإدارة أنظمة الطاقة المتجددة. تقيم الدراسة مجموعات متنوعة من الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) وذاكرة المدى الطويل والقصير (LSTM) ونماذج المحولات (TF)، مقارنة أدائها ضد النماذج الفردية باستخدام محسنات مختلفة. تكشف النتائج أن نموذج CNN-LSTM-TF الهجين، الذي تم…


←السابق
1 2 3 4 5
التالي→

حقوق النشر © 2026 العالِم العربي. جميع الحقوق محفوظة. موقع العالِم العربي غير مسؤول عن محتوى المواقع الخارجية.