فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه PDF

توجه : این فایل به صورت فایل PDF (پی دی اف) ارائه میگردد

 فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه PDF دارای ۱۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در PDF می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

لطفا نگران مطالب داخل فایل نباشید، مطالب داخل صفحات بسیار عالی و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

فایل پی دی اف فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه PDF  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه PDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل پی دی اف کامل مقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه PDF :

دانلودمقاله با موضوع الگوریتم شنیداری جدید در پیش‌بینی بازار سهام در بخش نفت و گاز در بورس نیجریه
در قالب pdf و در ۱۲ اسلاید،قابل ویرایش، شامل:

موضوع انگلیسی:new auditory algorithm in stock market prediction on oil and gas sector
in Nigerian stock exchange
بخشی از متن:پیش‌بینی بازار سهام فرآیند پیش‌بینی قیمت‌های آتی سهام است. پیش بینی بازار سهام چالش برانگیز است
فرآیند در نتیجه عدم قطعیت هایی که بر تغییر قیمت بازار تأثیر می گذارد. این مقاله الف را پیشنهاد می کند
الگوریتم الهام گرفته از طبیعت، به نام الگوریتم شنوایی (AA)، که مسیر سیستم شنوایی را دنبال می کند.
مثل گوش انسان عملکرد AA با یادگیری ماشینی با کارایی بالا مقایسه می شود
الگوریتم ها و فرآیند تصادفی زمان پیوسته الگوریتم های یادگیری ماشینی مورد استفاده در این مقاله عبارتند از
رگرسیون لجستیک (LR)، ماشین بردار پشتیبان (SVM)، شبکه عصبی پیشخور (FFN) و بازگشتی
شبکه عصبی (RNN) در حالی که مدل‌های زمان پیوسته مانند معادله دیفرانسیل تصادفی (SDE) و هندسی
حرکت براونی (GBM) نیز استفاده می شود. نتایج نشان می دهد که عملکرد کلی AA برتر از
الگوریتم های دیگر که در این مقاله مقایسه شده اند، زیرا خطای پیش بینی را به شدت کاهش داده است.
کمترین.