مقارنة نماذج الذكاء الحسابي في التنبؤ بالطلب النقدي على ماكينات الصرف الآلي
| العنوان | مقارنة نماذج الذكاء الحسابي في التنبؤ بالطلب النقدي على ماكينات الصرف الآلي |
|---|---|
| المؤلف | لاكايا، السيد ف.، جولتكين، البروفيسور ج.، داناكي، إي.، ضمان، أكرم |
| تاريخ النشر: | 2020 |
| مكان النشر | - نشر المدينة القديمة |
| الموضوع | السلاسل الزمنية، التنبؤ، الانحدار، الشبكات العصبية، الطلبات النقدية لماكينات الصراف الآلي، السلاسل الزمنية الغامضة، الذكاء الحسابي |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 1542-3980 |
| رقم السجل | 1bc5d0cd-54fa-429a-8157-ec4bf6e8f4f7 |
| موقع المكتبة | الهندسة الصناعية |
| التاريخ | 2020 |
| نص عينة | نحن نتناول مشكلة التنبؤ بمبلغ الأموال التي سيتم سحبها من أجهزة الصراف الآلي (ATM). قمنا بمقارنة أداء أحد عشر خوارزمية مختلفة من أربعة مجالات بحثية مختلفة في مجموعتي بيانات مختلفتين. الخوارزميات المستغلة هي السلاسل الزمنية الغامضة، والانحدار الخطي المتعدد، والشبكة العصبية الاصطناعية، والمتوسط المتحرك المتكامل ذاتي الانحدار، وانحدار عملية غاوسي، ودعم الانحدار المتجه، والذاكرة طويلة المدى، والتقريب العشوائي للاضطراب المتزامن، وتحسين الطيور المهاجرة، والتطور التفاضلي، وتحسين سرب الجسيمات. مجموعة البيانات الأولى متقلبة للغاية ويتم الحصول عليها من بنك تركي في حين يتم الحصول على مجموعة البيانات الثانية الأكثر ثباتًا من أحد البنوك البريطانية والتي تم استخدامها في المسابقات سابقًا. نحن نستخدم متوسط الانحراف المطلق (MAD) لمقارنة الخوارزميات لأنه يوفر قدرة مقارنة عالمية مستقلة عن حجم البيانات. أظهرت النتائج أن انحدار ناقل الدعم (SVR) يحقق أفضل أداء في كلتا مجموعتي البيانات مع وقت تشغيل قصير جدًا. |
| Cilt | 35 |
