اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی تقاضای محصولات کشاورزی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی تقاضای محصولات کشاورزی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: آموزش و پژوهش در حوزه غذا و کشاورزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربرد آن‌ها در کشاورزی
• 2. مفاهیم پایه سری‌های زمانی: روند، فصلی بودن، چرخه‌ها و نوسانات تصادفی
• 3. انواع داده‌های سری زمانی در کشاورزی (تقاضا، قیمت، تولید، آب و هوا)
• 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های سری زمانی برای تحلیل
• 5. پاکسازی داده‌ها: برخورد با داده‌های گمشده و پرت
• 6. نمودارهای سری زمانی و تحلیل بصری
• 7. تجزیه واریانس سری‌های زمانی
• 8. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی: میانگین متحرک
• 9. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی: هموارسازی نمایی
• 10. روش‌های کلاسیک پیش‌بینی: مدل‌های فصلی
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های ARIMA
• 12. شناسایی مرتبه مدل ARIMA (ACF و PACF)
• 13. برآورد پارامترهای مدل ARIMA
• 14. آزمون معناداری و ارزیابی مدل ARIMA
• 15. پیش‌بینی با مدل ARIMA و محاسبه فاصله اطمینان
• 16. مدل‌های SARIMA و کاربرد آن‌ها در داده‌های فصلی
• 17. مدل‌های GARCH و کاربرد آن‌ها در پیش‌بینی نوسانات قیمت
• 18. پیش‌بینی تقاضای محصولات کشاورزی با استفاده از رگرسیون خطی چندگانه
• 19. ترکیب مدل‌های سری زمانی با متغیرهای توضیحی (مدل‌های رگرسیونی)
• 20. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی غیرخطی: معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش‌بینی تقاضای محصولات کشاورزی
• 22. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای سری‌های زمانی
• 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی: معیارهای خطا (MAE, MSE, RMSE, MAPE)
• 24. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف پیش‌بینی
• 25. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 26. پیش‌بینی تقاضای محصولات فاسدشدنی با در نظر گرفتن طول عمر
• 27. پیش‌بینی تقاضای محصولات جدید و فاقد تاریخچه
• 28. تحلیل حساسیت مدل‌های پیش‌بینی به تغییرات ورودی
• 29. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در مدیریت زنجیره تامین محصولات کشاورزی
• 30. پیش‌بینی تقاضای محصولات کشاورزی در شرایط تغییرات اقلیمی
• 31. استفاده از داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا
• 32. مقدمه‌ای بر مدل‌های Bayesian Time Series
• 33. روش‌های ارزیابی عدم قطعیت در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 34. تحلیل سری‌های زمانی مکانی (Spatial Time Series Analysis)
• 35. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن عوامل اقتصادی-اجتماعی
• 36. تحلیل تاثیر سیاست‌های دولت بر تقاضای محصولات کشاورزی
• 37. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی تقاضا
• 38. پیش‌بینی تقاضای محصولات ارگانیک
• 39. تحلیل سری زمانی برای مدیریت موجودی محصولات کشاورزی