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| Titre : | Prévision des Indices des Prix à la Consommation par les Réseaux de Neurones : le cas algérien | | Type de document : | texte imprimé | | Auteurs : | Tahar Bourioune, Auteur ; Djamel eddine Khassef, Directeur de thèse | | Editeur : | كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير جامعة فرحات عباس سطيف1 الجزائر | | Année de publication : | 2024 | | ISBN/ISSN/EAN : | TH/69 | | Langues : | Français | | Tags : | RNA, SARIMA, IPC, FFNN, GRNN, RBFN, TDNN, NNARMAX
Key words: ANN, SARIMA, CPI, FFNN, GRNN, RBFN, TDNN, NNARMAX | | Résumé : | Dans une tentative de modélisation des IPC en Algérie, notre travail consiste à étudier, du point de vue fiabilité, les modèles neuronaux (ANN) relativement aux modèles traditionnels (SARIMA) puis aux récents modèles de logique floue (FL). Les critères retenus pour la performance des prévisions sont le RMSE, le MAE et R². Les résultats révèlent que les modèles de prévisions neuronaux (ANN) sont les plus compétitifs et paradoxalement, parmi ces derniers, les modèles statiques statistiques élémentaires (GRNN, RBFN) sont les plus concurrentiels.
Abstract ;
In attempt to model the CPI in Algeria, our work consists of studying, from reliability point of view, neural networks (ANN) relative to traditional models (SARIMA) then to recent fuzzy logic models (FL).The criteria used for forecast performance are RMSE, MSE and R².The results reveal that the neural forecast networks (ANN) are the most competitive and paradoxally among the latter, elementary statistical static models (GRNN, RBFN) are the most efficient
| | En ligne : | https://drive.google.com/file/d/1hZT2lmvncRnoHmFQ1MUEaeDAdxn0WnuC/view?usp=drive [...] |
Prévision des Indices des Prix à la Consommation par les Réseaux de Neurones : le cas algérien [texte imprimé] / Tahar Bourioune, Auteur ; Djamel eddine Khassef, Directeur de thèse . - [S.l.] : كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير جامعة فرحات عباس سطيف1 الجزائر, 2024. ISSN : TH/69 Langues : Français | Tags : | RNA, SARIMA, IPC, FFNN, GRNN, RBFN, TDNN, NNARMAX
Key words: ANN, SARIMA, CPI, FFNN, GRNN, RBFN, TDNN, NNARMAX | | Résumé : | Dans une tentative de modélisation des IPC en Algérie, notre travail consiste à étudier, du point de vue fiabilité, les modèles neuronaux (ANN) relativement aux modèles traditionnels (SARIMA) puis aux récents modèles de logique floue (FL). Les critères retenus pour la performance des prévisions sont le RMSE, le MAE et R². Les résultats révèlent que les modèles de prévisions neuronaux (ANN) sont les plus compétitifs et paradoxalement, parmi ces derniers, les modèles statiques statistiques élémentaires (GRNN, RBFN) sont les plus concurrentiels.
Abstract ;
In attempt to model the CPI in Algeria, our work consists of studying, from reliability point of view, neural networks (ANN) relative to traditional models (SARIMA) then to recent fuzzy logic models (FL).The criteria used for forecast performance are RMSE, MSE and R².The results reveal that the neural forecast networks (ANN) are the most competitive and paradoxally among the latter, elementary statistical static models (GRNN, RBFN) are the most efficient
| | En ligne : | https://drive.google.com/file/d/1hZT2lmvncRnoHmFQ1MUEaeDAdxn0WnuC/view?usp=drive [...] |
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