الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلسلة (طبقات الأرض)

التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: استعراض
Deep learning for time series forecasting: a survey

تقدم هذه القسم نظرة عامة على أهمية وتطور التنبؤ بالسلاسل الزمنية (TSF)، مع تسليط الضوء على دوره الحاسم عبر مختلف الصناعات مثل الطاقة والرعاية الصحية وحركة المرور والأرصاد الجوية والاقتصاد. يشير إلى أن النماذج الإحصائية التقليدية غالبًا ما تفشل في تقديم الدقة العالية المطلوبة في التطبيقات العملية. أدى ظهور التعلم العميق إلى تطوير العديد من…
التنبؤ بسلاسل الزمن باستخدام التعلم العميق: نهج الشبكات العصبية التلافيفية للتنبؤ باتجاهات التضخم
Deep Learning-Based Time Series Forecasting: A Convolutional Neural Network Approach for Predicting Inflation Trends

تستكشف هذه الدراسة استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للتنبؤ باتجاهات التضخم في مصر، مع معالجة قيود النماذج الاقتصادية التقليدية مثل ARIMA و VAR في التقاط الاعتماديات الزمنية المعقدة وغير الخطية في بيانات السلاسل الزمنية الاقتصادية. باستخدام بيانات التضخم التاريخية من 1960 إلى 2023، تم تطوير نموذج CNN من خلال منهجية تضمنت معالجة البيانات، واستخراج الميزات…

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلسلة (طبقات الأرض)

التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: استعراض Deep learning for time series forecasting: a survey

التنبؤ بسلاسل الزمن باستخدام التعلم العميق: نهج الشبكات العصبية التلافيفية للتنبؤ باتجاهات التضخم Deep Learning-Based Time Series Forecasting: A Convolutional Neural Network Approach for Predicting Inflation Trends

التعلم العميق لتوقعات السلاسل الزمنية: استعراض
Deep learning for time series forecasting: a survey

التنبؤ بسلاسل الزمن باستخدام التعلم العميق: نهج الشبكات العصبية التلافيفية للتنبؤ باتجاهات التضخم
Deep Learning-Based Time Series Forecasting: A Convolutional Neural Network Approach for Predicting Inflation Trends