Forecasting the Price of Fruit Using Neural-fuzzy and ARIMA1 Systems

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 486

فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

VALIASR02_072

تاریخ نمایه سازی: 9 فروردین 1395

چکیده مقاله:

Using the two models of neural-fuzzy and ARIMA network the present research is to predict the price of different kinds of fruits (yellow apple, red apple and banana) in Ardebil province. For this purpose related data for the price of these fruits during the time period July, 2007 – August, 2010 has been used. Results from the research show that neural-fuzzy network model has offered better results than ARIMA model in predicting the price of under consideration fruits and has been able to predict future procedure of the price of these items with less error compared to ARIMA model

کلیدواژه ها:

prices of protein items ، neural-fuzzy networks ، auto regressive moving average

نویسندگان

Mirnaser Mirbagheri

Department of economics, Payame Noor University, PO BOX 19395-3697 Tehran, I.R of IRAN

Ebrahim Abdi

Department of economics, Payame Noor University, PO BOX 19395-3697 Tehran, I.R of IRAN

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 :
  • Moshiri, Saeed, Predicting the Inflation in Iran Using the Structural, ...
  • Najafi, Bahaodding and Tarazkar, Mohammad Hassan, Predicting the Exports of ...
  • Boyd, M. and Kaastra, I.(1996), Designing a Neural Network for ...
  • Carbaugh, R. J. (1992). International Economies, Wadsworth Publishing Company. ...
  • Fuzzy Logic Toolbox Users Guide, 1998, Published by Math works, ...
  • Jang, J.S.R., and Sun, C.T., (1995), Neuro-Fuzzy Modelling and Control, ...
  • Haykin, S., (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice-Hall, . ...
  • Heravi, S., Osborn, D. R. and C. R. Birchenhall, (2004); ...
  • Jang, J.S.R...1993), ANNFIS: Adaptive -Network-B ased Fuzzy Infrence Systems, IEEE ...
  • Jang, J. R. and Sun, C. (1995). Nero Fuzzy Modelling ...
  • Jang, J.R., Sun, C. and Mizutani, E., (1997), Neuro-Fuzzy and ...
  • Kohzadi, N., Boyd, M. S., Kermanshahi, B. and L. Kaastra ...
  • Lippmann, R.P. (1987). An introduction o computing with neural nets, ...
  • Moshiri, S., Cameron, N. and D. Scuse (1999); Static, Dynamic, ...
  • Olson, D. and C. Mossman (2003); Neural network of Canadian ...
  • Tkacz, G., (2001); Neural Network Forecasting Of Canadian GDP Growth, ...
  • Tong, R. M. (1997). A control engineering review of fuzzy ...
  • Wang, L. X, Mendel J. M. (1992). Fuzzy basis functions, ...
  • Zimmemann, H.J..1997), "Fuzzy Sets Theory and Its Application", Third Edition, ...
  • نمایش کامل مراجع