نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية

صورة غلاف الرسالة/الاطروحة غير متوفرة
مشاهدة
لايوجد ملف
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: التنبؤ بأسعار النفط باستخدام تقنية الشبكات العصبية المعمقة (GRU) وتحليل متعدد المتغيرات - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Oil Price Prediction Using Deep Neural Network Technique of Gated Recurrent Unit (GRU) and Multivariate Analysis
اسم الطالب باللغتين
حنان غانم عبد الواحد - Hanan Ghanim Abdulwahed
اسم المشرف باللغتين
د سماهر الجنابي--Dr. Samaher Al-Janabi
الخلاصة
يعتبر التنبؤ بأسعار النفط وتحديد نسبة الزيادة او الانخفاض في اسعارها واحد من اهم العوامل المؤثرة في اقتصاد الدول وموثر فعال في ميزانية اي دولة نفطية ومنها العراق وعامل اساسي في سوق العمل بشكل عام. تمثل تقنيات التنبؤ اداة فعالة لاكتشاف المعرفة من قواعد البيانات الضخمة و المعقدة في مجالات عدة منها اسعار النفط. في هذا العمل، سيتم تصميم و تنفيذ نموذج تنبؤ يقوم بتحديد اسعار النفط بالاعتماد على سبع خصائص اساسية وهي (Date, WTI, GOLD, SP 500, US DOLLAR INDEX, US 10YR BOND, DJU). و يستند النظام المقترح على تقنيات الشبكات المعرفة من خلال تحليل 7 خصائص إلى عشر سنوات. يتكون النموذج المقترح من ثلاث مراحل اساسية : المرحلة الاولى تسمى المعالجة الاولية وتتضمن تدقيق البيانات الخارجة عن النطاق والمفقودة واجراء عملية تنظيم للبيانات لتحضيرها الى المرحلة التالية التي تم فيها تحديد الخصائص الاكثر اهمية من خلال حساب( الترابط ما بين الخصائص , الانتروبي , information gain ). بعد ذلك تم تقسيم البيانات الى جزئيين بيانات تدريب واختبار. حيث استخدم الجزء الاول لبناء متنبئ سمي HMOP-NCT بينما القسم الثاني استخدم لتقييم HMOP-NCT باعتماد ثلاث مقاييس هي (R2 , MSE ,MAE ) . اثبت النموذج المصمم HMOP-NCT قابليته على تجهيزنا بنتائج جيدة ومقبولة بأسعار النفط مع نسبة خطأ قليلة . حيث تحليل (multivariate) أثبت ان العناصر الاكثر تأثير بأسعار النفط هي (WTI ,GOLD , US DOLAR) , فكانت قيم information gain لهم هي (WTI=11.272 ,GOLD =11.227 , DJU=11.614) , بينما تقنية الشبكة العصبية المعمقة وهي (GRU) اوضحت قدرتها على معالجة قاعدة بيانات ذات خصائص مختلفة من حيث السلوك لعدة سنوات . واعطت نتائج مقبولة مع نسبة خطأ قليلة فكانت (R2=0.945 MSE=0.0505,MAE=0.1948) بوقت تنفيذ قصير نسبيا".
الفئة
المجموعة الهندسية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
دبلوم عالي
رابط موقع (doi)
Open access
نعم