پیش بینی های شاه نعمت الله ولی

خرید این محصول

» :: سابق بینی های شاه نعمت الله ولی
  سابق بینی های شگفت انگیز شاه نعمت آفریدگار ولی با تفسیر انها در مورد آخرالزمان
شاه ثروت الله سرپرست کسی است که حافظ درموردش سروده است

آنان که خاک را به تماشا کیمیا کنند             آیا شود که گوشه چشمی به سمت ما کنند .

خرید این محصول

برق 104. پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده

خرید این محصول

» :: صفت 104. پیشبینی نرخ بازارچه برق، حاکی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده

پیشبینی نرخ بازار برق، مبنی بر تکنیک های نزدیک ترین هکسایه ها ارزیابی شده

چکیده ــ این مقاله، یک روش ساده برای پیشبینی قیمت های روز-بعد بازار را، مبنی بر تکنیک نزدیک ترین هکسایه ها وزن دار، ارایه باده دهد. نخست، چگونگی بدست آوردن پارامترهای مربوطه ایا که مدل مورد تماشا را تعیین می کنند، تشریح شده است. این پارامترها، مربوط به طول پنجره سری های زمانی و نیز مربوط به تعداد همسایه هایی که برای پیشبینی انتخاب شده اند، باده باشند. سپس، نتایج مربوط به بازارچه برق اسپانیا باب طی سال 2002، ارایه شده و مورد بحث قرار گرفته است. باب پایان، عملکرد روش اعلام شده با روش های جدید، مقایسه می شود.

اصطلاحات شاخصه ــ قیمت های بازار برق، پیشبینی، سری های زمانی، نزدیک ترین هکسایه ها وزن دار.

خرید این محصول

آینده جمعیت ایران 31یا140ملیون نفر؟

خرید این محصول

» :: آتی سامان ایران 31یا140ملیون نفر؟
در مقاله حاضر پیش بینی های سامان ایران برای سال 1480 به سمت مرز 140میلیون نفر  انجام شده هم چنین نظرات متخصصان مخالف و موافق افزایشی جمعیت بیان شده که نظرات هر کدام  با استناد به دلایل و وجود و یا عدم وجود زیر ساخت های لازم برای آفزایش جمعیت به طور کامل نورد استناد قرار گرفته است و در پایان جهت اقزایش جمعیت برای چشم انداز 1480 راههای پیشنهادی جهت تامین زیرساختها ارائه شده است.

خرید این محصول

پیش بینی تقاضای قطعات یدکی خودرو با استفاده از روشهای سری زمانی (آریما)

خرید این محصول

» :: پیش بینی تقاضای قطعات یدکی اتومبیل با استفاده از روشهای سری زمانی (آریما)

با توجه به ویژگی های تقاضای قطعات یدکی انگیزه مشکلاتی در پیش بینی این سنخ تقاضاها شده است.  تعدد زیاد قطعات یدکی خودرو ، رفتار تصادفی آنها در طول دوران و صفر بودن تقاضا در بسیاری از پریودها پیش بینی میزان استعمال را به یکی از بزرگترین چالش های پیش روی شرکتهای خودروسازی و تأمین کنندگان قطعات تبدیل کرده است.  

مدلهای پیش بینی سری زمانی:

چندین آیین متفاوت به سمت منظور مدلسازی سری های زمانی وجود دارند. مدلهای آماری شامل میانگین متحرک ، هموارسازی نمایی و آریما خطی می باشند که در آنهاپیش بینی مقادیر آینده به این سوژه محدود شده است که مقادیر آینده توابع خطی از مشاهدات پیش باشند. اینگونه روشها به سمت دلیل سادگی نسبی در فهم و به کارگیری ، در تحقیقات چند دهه اخیر بسیار مورد توجه بوده اند. برای استیلا بر محدودیت خطی بودن الگو و به حساب آوردن الگوهای غیرخطی مشخص در مسائل واقعی ، چندین نوع مختلف از مدل های غیر خطی در ادبیات موضوع پیشنهاد شده استکه از جمله مهمترین آنها می توان به اتورگرسیو شرطی (ARCH) ، دو خطی و اتورگرسیو آستانه ای (TAR) اشاره نمود. اگرچه مدلهای غیرخطی مذکور بهبودهایی در مسائل پیش بینی ایجاد نموده اند ، لیک به کار گیری آنها در حالت کلی محدود می باشد چراکه اینگونه مدلها تنها برای الگوهای غیرخطی خاصی طراحی شده اند و قادر به مدلسازی انواع دیگر سری های زمانی غیر خطی نمی باشند. اخیرا شبکه عصبی مصنوعی به عنوان یک جایگزین مناسب جانب مدلسازی سری های زمانی پیشنهاد شده اند. نقطه تاب اصلی شبکه های عصبی مصنوعی قابلیت مدلسازی غیرخطی انحراف پذیر آنهاست. در ادامه این نوشته به سمت تشریح اصول اساس فرآیند مدلسازی توسط مدل آرما و آریما پرداخته خواهد شد.

خرید این محصول