تخطى إلى المحتوى
العالِم العربي
  • الصفحة الرئيسية
  • مجالات الأبحاث
  • أحدث الأبحاث
  • عن الموقع
  • تواصل معنا
  1. الرئيسية
  2. قائمة الكلمات المفتاحية
  3. سلسلة (طبقات الأرض)

الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلسلة (طبقات الأرض)




  • نموذج دمج غير خطي معزز بواسطة GAN لتوقع أسعار الأسهم

    2024 | المؤلف: Yingcheng Xu وآخرون | المجلة: International Journal of Computational Intelligence Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتوقع أسعار الأسهم من خلال تطوير TSGAN، وهو نموذج تعلم عميق يدمج الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ونموذج هجين يتكون من الشبكات العصبية التلافيفية المعتمدة على الانتباه (ACNN)، والذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، ومتوسط الحركة التكاملي الذاتي الانحدار (ARIMA). تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تواجهها…


  • نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة GARCH

    2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

    تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…


←السابق
1 … 7 8 9

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