استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية
العناوين الأخرى
The use of genetic algorithm to train the artificial neural network for the purpose of predicting Baghdad bank daily closing prices on the Iraqi stock exchange
المؤلفون المشاركون
العكيدي، منير شهاب أحمد
المهنا، فراس أحمد محمد
المصدر
مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية
العدد
المجلد 16، العدد 51، ج. 2 (30 سبتمبر/أيلول 2020)، ص ص. 482-498، 17ص.
الناشر
جامعة تكريت كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2020-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الاقتصاد و التجارة
العلوم المالية و المحاسبية
الموضوعات
- الأسواق المالية
- العراق
- تكنولوجيا المعلومات
- الخوارزميات الجينية
- الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)
- البورصة
الملخص EN
Some phenomena suffer from the presence of chaos and instability in its data as a result of the great development in information technology, which led to the existence of many patterns inherent in that data, and the process of identifying those patterns is considered a major and important problem, given its importance in the prediction process.
So the need arose to know and identify those patterns, and to use these patterns in the prediction process.
On this basis, recourse was made to the use of some modern and flexible technologies in that field, namely The Artificial Neural Networks and the genetic algorithm, and the use of that algorithm to update (train) the weights of The Artificial Neural Network.
Through the results produced by the applied side, and after a set of models of Artificial Neural Networks were built with different displacements in variables and different nodes in the hidden layer.
it was concluded that the best model for the purpose of prediction is the model NN(1, 2, 12; 10).
As that model had the lowest values for statistical measures, Akaike Information Criterion (AIC), Bayesian Information Criterion (BIC), and (SBC) Criterion.
In addition, the time taken by that model in the training process is less than the rest of the models, as it reached the number of times that model was trained is (57) repetitions.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. 2020. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية،مج. 16، ع. 51، ج. 2، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية مج. 16، ع. 51، ج. 2 (2020)، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
المهنا، فراس أحمد محمد والعكيدي، منير شهاب أحمد. استعمال الخوارزمية الجينية لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية لغرض التنبؤ بأسعار الإغلاق اليومية لمصرف بغداد في سوق العراق للأوراق المالية. مجلة تكريت للعلوم الإدارية و الاقتصادية. 2020. مج. 16، ع. 51، ج. 2، ص ص. 482-498.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1025049
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1025049
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر