An Adaptive Neural Network-Fuzzy Regression Approach for Optimization of Steel Price Forecasting in Complex and Non-Linear Environment
محل انتشار: هفتمین کنفرانس بین المللی مهندسی صنایع
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,222
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
IIEC07_121
تاریخ نمایه سازی: 7 خرداد 1389
چکیده مقاله:
This paper presents an adaptive neural network (ANN)-fuzzy regression approach for optimization of steel price estimation and forecasting in uncertain, complex and non-linear environments. Steel price is viewed as the resultant of standard economic indicators which are exchange rate, import, export, gross domestic production, oil price, and overall price level. The proposed model is executed in Iran by considering 48 months from 2003 to 2006. Several ANN models are trained and tested and the ANN model with a minimum mean square error (MSE) is compared with seven distinct fuzzy regression approach and conventional regression models based on Mean Absolute Percentage Error (MAPE).
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ali Azadeh
Department of Industrial Engineering, College of Engineering
Mehdi Aghajani
Department of Industrial Engineering, College of Engineering
Najmeh Neshat
Department of Industrial Engineering, Sharif University of Technology
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :