ترجمه فارسی مقاله بهینه‌سازی استراتژی قیمت‌گذاری فرامرزی کالا از طریق شبکه عصبی مختلط برای تحلیل سری‌های زمانی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Cross-border Commodity Pricing Strategy Optimization via Mixed Neural Network for Time Series Analysis
عنوان مقاله به فارسی بهینه‌سازی استراتژی قیمت‌گذاری فرامرزی کالا از طریق شبکه عصبی مختلط برای تحلیل سری‌های زمانی
نویسندگان Lijuan Wang, Yijia Hu, Yan Zhou
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 30
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computational Engineering, Finance, and Science,General Economics,یادگیری ماشین , مهندسی محاسباتی , امور مالی و علوم , اقتصاد عمومی ,
توضیحات Submitted 21 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 30 pages
توضیحات به فارسی ارائه شده 21 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: 30 صفحه
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 context of global trade, cross-border commodity pricing largely determines the competitiveness and market share of businesses. However, existing methodologies often prove inadequate, as they lack the agility and precision required to effectively respond to the dynamic international markets. Time series data is of great significance in commodity pricing and can reveal market dynamics and trends. Therefore, we propose a new method based on the hybrid neural network model CNN-BiGRU-SSA. The goal is to achieve accurate prediction and optimization of cross-border commodity pricing strategies through in-depth analysis and optimization of time series data. Our model undergoes experimental validation across multiple datasets. The results show that our method achieves significant performance advantages on datasets such as UNCTAD, IMF, WITS and China Customs. For example, on the UNCTAD dataset, our model reduces MAE to 4.357, RMSE to 5.406, and R2 to 0.961, significantly better than other models. On the IMF and WITS datasets, our method also achieves similar excellent performance. These experimental results verify the effectiveness and reliability of our model in the field of cross-border commodity pricing. Overall, this study provides an important reference for enterprises to formulate more reasonable and effective cross-border commodity pricing strategies, thereby enhancing market competitiveness and profitability. At the same time, our method also lays a foundation for the application of deep learning in the fields of international trade and economic strategy optimization, which has important theoretical and practical significance.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

در زمینه تجارت جهانی ، قیمت گذاری کالاهای مرزی تا حد زیادی رقابت و سهم بازار مشاغل را تعیین می کند.با این حال ، روشهای موجود غالباً ناکافی است ، زیرا فاقد چابکی و دقت لازم برای پاسخ موثر به بازارهای بین المللی پویا هستند.داده های سری زمانی در قیمت گذاری کالا از اهمیت زیادی برخوردار است و می تواند پویایی و روندهای بازار را نشان دهد.بنابراین ، ما یک روش جدید را بر اساس مدل شبکه عصبی ترکیبی CNN-BIGRU-SSA پیشنهاد می کنیم.هدف دستیابی به پیش بینی دقیق و بهینه سازی استراتژی های قیمت گذاری کالاهای مرزی از طریق تجزیه و تحلیل عمیق و بهینه سازی داده های سری زمانی است.مدل ما تحت اعتبار سنجی آزمایشی در چندین مجموعه داده قرار دارد.نتایج نشان می دهد که روش ما به مزایای عملکرد قابل توجهی در مجموعه داده هایی مانند UNCTAD ، IMF ، WITS و آداب و رسوم و چین می رسد.به عنوان مثال ، در مجموعه داده UNCTAD ، مدل ما MAE را به 4.357 ، RMSE به 5.406 و R2 به 0.961 کاهش می دهد ، به طور قابل توجهی بهتر از سایر مدل ها.در مجموعه داده های صندوق بین المللی پول و WITS ، روش ما نیز به عملکرد عالی مشابه می رسد.این نتایج تجربی اثربخشی و قابلیت اطمینان مدل ما در زمینه قیمت گذاری کالاهای مرزی را تأیید می کند.به طور کلی ، این مطالعه یک مرجع مهم برای شرکت ها برای تدوین استراتژی های قیمت گذاری کالاهای مرزی معقول و مؤثرتر ، ارائه می دهد ، در نتیجه باعث افزایش رقابت و سودآوری بازار می شود.در عین حال ، روش ما همچنین پایه و اساس استفاده از یادگیری عمیق در زمینه های تجارت بین المللی و بهینه سازی استراتژی اقتصادی را ارائه می دهد ، که از اهمیت نظری و عملی مهمی برخوردار است.

📚 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.