کتاب صوتی مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه با استفاده از داده‌های میدانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه با استفاده از داده‌های میدانی

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه
• 2. مفهوم عرضه در اقتصاد
• 3. عوامل مؤثر بر عرضه
• 4. انواع داده‌های میدانی در کشاورزی
• 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های میدانی
• 6. اصول اولیه مدل‌سازی آماری
• 7. مفاهیم رگرسیون خطی ساده
• 8. رگرسیون خطی چندگانه
• 9. انتخاب متغیرهای مناسب در مدل
• 10. آزمون فرض در مدل‌های رگرسیونی
• 11. بررسی مفروضات مدل رگرسیون
• 12. تشخیص و رفع هم‌خطی چندگانه
• 13. استفاده از متغیرهای مجازی
• 14. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی
• 15. مفهوم روند در سری‌های زمانی
• 16. مفهوم فصلی بودن در سری‌های زمانی
• 17. مفهوم نوسانات تصادفی
• 18. مدل‌های ARIMA
• 19. شناسایی مرتبه مدل ARIMA
• 20. تخمین پارامترهای مدل ARIMA
• 21. تشخیص واریانس ناهمسانی (ARCH/GARCH)
• 22. مدل‌های پیش‌بینی عرضه محصولات کشاورزی
• 23. مدل‌سازی عرضه گندم
• 24. مدل‌سازی عرضه جو
• 25. مدل‌سازی عرضه برنج
• 26. مدل‌سازی عرضه ذرت
• 27. مدل‌سازی عرضه صیفی‌جات
• 28. مدل‌سازی عرضه میوه‌ها
• 29. مدل‌سازی عرضه دام زنده
• 30. مدل‌سازی عرضه طیور
• 31. مدل‌سازی عرضه شیر
• 32. مدل‌سازی عرضه تخم‌مرغ
• 33. مدل‌سازی عرضه محصولات گلخانه‌ای
• 34. کاربرد داده‌های هواشناسی در پیش‌بینی عرضه
• 35. تأثیر بارش بر عرضه محصولات
• 36. تأثیر دما بر عرضه محصولات
• 37. تأثیر آفات و بیماری‌ها بر عرضه
• 38. استفاده از تصاویر ماهواره‌ای در مدل‌سازی عرضه
• 39. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای تخمین سطح زیر کشت
• 40. تحلیل تصاویر ماهواره‌ای برای تخمین وضعیت رشد محصول
• 41. استفاده از داده‌های اقتصادی در مدل‌سازی عرضه
• 42. تأثیر قیمت نهاده‌ها بر عرضه
• 43. تأثیر سیاست‌های حمایتی دولت بر عرضه
• 44. مدل‌سازی عرضه با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 45. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 46. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
• 47. آموزش شبکه‌های عصبی
• 48. معیارهای ارزیابی عملکرد شبکه‌های عصبی
• 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های مکانی
• 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
• 51. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی عرضه
• 52. مدل‌سازی عرضه با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 53. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان
• 54. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
• 55. تنظیم پارامترهای SVM
• 56. مدل‌سازی عرضه با استفاده از درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 57. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
• 58. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم
• 59. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
• 60. کاربرد جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی عرضه
• 61. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
• 62. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
• 63. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 64. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 65. خطای میانگین مطلق (MAE)
• 66. ضریب تعیین (R-squared)
• 67. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 68. اعتبارسنجی خارج از نمونه (Out-of-sample validation)
• 69. تجزیه و تحلیل حساسیت مدل‌ها
• 70. تحلیل سناریوهای مختلف عرضه
• 71. مدیریت ریسک در زنجیره تأمین با استفاده از پیش‌بینی عرضه
• 72. نقش پیش‌بینی عرضه در برنامه‌ریزی تولید
• 73. نقش پیش‌بینی عرضه در مدیریت موجودی
• 74. نقش پیش‌بینی عرضه در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی
• 75. چالش‌های عملی در مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه
• 76. کیفیت و دسترسی به داده‌ها
• 77. انتخاب مدل مناسب برای هر محصول
• 78. نیاز به دانش تخصصی در مدل‌سازی
• 79. پیاده‌سازی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 80. مقایسه روش‌های مختلف مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه
• 81. بررسی مطالعات موردی موفق در پیش‌بینی عرضه
• 82. آینده مدل‌سازی پیش‌بینی عرضه
• 83. یادگیری تقویتی در مدل‌سازی عرضه
• 84. استفاده از بلاک‌چین در مدیریت داده‌های عرضه
• 85. توسعه پلتفرم‌های هوشمند پیش‌بینی عرضه
• 86. نکات اخلاقی در استفاده از داده‌ها و مدل‌ها
• 87. مسئولیت‌پذیری در قبال پیش‌بینی‌های نادرست
• 88. نقش قوانین و مقررات در مدیریت داده‌های میدانی
• 89. اهمیت شفافیت در فرآیندهای مدل‌سازی
• 90. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی زنجیره تأمین کشاورزی
• 91. پیش‌بینی تقاضا در کنار پیش‌بینی عرضه
• 92. مدیریت پویای قیمت بر اساس پیش‌بینی عرضه
• 93. تأثیر تغییرات اقلیمی بر مدل‌سازی عرضه