ترجمه فارسی مقاله پیش‌بینی قیمت نفت خام برنت بر اساس مدل LSTM در پس‌زمینه انتقال کم کربن

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Prediction of Brent crude oil price based on LSTM model under the background of low-carbon transition
عنوان مقاله به فارسی پیش‌بینی قیمت نفت خام برنت بر اساس مدل LSTM در پس‌زمینه انتقال کم کربن
نویسندگان Yuwen Zhao, Baojun Hu, Sizhe Wang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 6
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Distributed, Parallel, and Cluster Computing,یادگیری ماشین , توزیع , موازی و محاسبات خوشه ای ,
توضیحات Submitted 18 September, 2024; originally announced September 2024.
توضیحات به فارسی ارائه شده در 18 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد.
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

In the field of global energy and environment, crude oil is an important strategic resource, and its price fluctuation has a far-reaching impact on the global economy, financial market and the process of low-carbon development. In recent years, with the gradual promotion of green energy transformation and low-carbon development in various countries, the dynamics of crude oil market have become more complicated and changeable. The price of crude oil is not only influenced by traditional factors such as supply and demand, geopolitical conflict and production technology, but also faces the challenges of energy policy transformation, carbon emission control and new energy technology development. This diversified driving factor makes the prediction of crude oil price not only very important in economic decision-making and energy planning, but also a key issue in financial markets.In this paper, the spot price data of European Brent crude oil provided by us energy information administration are selected, and a deep learning model with three layers of LSTM units is constructed to predict the crude oil price in the next few days. The results show that the LSTM model performs well in capturing the overall price trend, although there is some deviation during the period of sharp price fluctuation. The research in this paper not only verifies the applicability of LSTM model in energy market forecasting, but also provides data support for policy makers and investors when facing the uncertainty of crude oil price.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در زمینه انرژی و محیط جهانی ، نفت خام یک منبع مهم استراتژیک است و نوسان قیمت آن تأثیر گسترده ای بر اقتصاد جهانی ، بازار مالی و روند توسعه کم کربن دارد.در سالهای اخیر ، با ارتقاء تدریجی تحول انرژی سبز و توسعه کم کربن در کشورهای مختلف ، پویایی بازار نفت خام پیچیده تر و قابل تغییر تر شده است.قیمت نفت خام نه تنها تحت تأثیر عوامل سنتی مانند عرضه و تقاضا ، درگیری ژئوپلیتیکی و فناوری تولید است ، بلکه با چالش های تحول در سیاست انرژی ، کنترل انتشار کربن و توسعه فناوری انرژی جدید نیز روبرو است.این عامل متنوع محرک باعث پیش بینی قیمت نفت خام نه تنها در تصمیم گیری اقتصادی و برنامه ریزی انرژی ، بلکه یک مسئله اساسی در بازارهای مالی نیز می شود. در این مقاله ، داده های قیمت نقاط نفت خام برنت اروپایی ارائه شده توسط انرژی ایالات متحدهمدیریت اطلاعات انتخاب شده است و یک مدل یادگیری عمیق با سه لایه واحد LSTM برای پیش بینی قیمت نفت خام در چند روز آینده ساخته شده است.نتایج نشان می دهد که مدل LSTM در ضبط روند کلی قیمت عملکرد خوبی دارد ، اگرچه در دوره نوسانات شدید قیمت ، انحراف وجود دارد.تحقیقات در این مقاله نه تنها کاربرد مدل LSTM در پیش بینی بازار انرژی را تأیید می کند ، بلکه پشتیبانی داده ها را برای سیاست گذاران و سرمایه گذاران در هنگام مواجهه با عدم اطمینان از قیمت نفت خام ارائه می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.