پروپوزال ارائه یک مدل پیش‌بینی برای تورم با استفاده از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های هوش جمعی

پروپوزال ارائه یک مدل پیش‌بینی برای تورم با استفاده از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های هوش جمعی

پروپوزال ارائه یک مدل پیش‌بینی برای تورم با استفاده از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های هوش جمعی، به بررسی و توسعه یک سیستم می‌پردازد که می‌تواند به بهبود دقت پیش‌بینی نرخ تورم کمک کند. با توجه به تأثیرات عمیق تورم بر اقتصاد و تصمیم‌گیری‌های اقتصادی، این تحقیق می‌تواند به سیاست‌گذاران در اتخاذ تصمیمات بهتر یاری رساند.

توضیحات:

این تحقیق به دنبال طراحی یک مدل پیش‌بینی برای تورم است که با استفاده از یادگیری عمیق و الگوریتم‌های هوش جمعی، به شناسایی الگوهای پیچیده و عوامل مؤثر بر تورم کمک کند. هدف این مدل، ارائه پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتر برای سیاست‌گذاران اقتصادی است.

روش‌شناسی:
جمع‌آوری داده‌ها: استفاده از مجموعه داده‌های اقتصادی شامل نرخ ارز، حجم نقدینگی، درآمد مالیاتی و سایر متغیرهای کلان اقتصادی.
مدل‌سازی با یادگیری عمیق: طراحی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن و LSTM) برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای تورم.
استفاده از هوش جمعی: پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش جمعی مانند الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) یا الگوریتم رقابت استعماری برای بهینه‌سازی پارامترهای مدل و افزایش دقت پیش‌بینی.
ارزیابی عملکرد: مقایسه نتایج حاصل از مدل پیشنهادی با سایر روش‌های موجود از نظر دقت پیش‌بینی، حساسیت و نرخ مثبت کاذب.

کاربردها:
این مدل می‌تواند در بانک‌ها، موسسات مالی و نهادهای دولتی برای پیش‌بینی دقیق‌تر تورم و اتخاذ تصمیمات اقتصادی مؤثر مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار:
پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند به افزایش دقت در پیش‌بینی تورم کمک کند و زمان لازم برای تحلیل وضعیت اقتصادی را کاهش دهد. همچنین، این مدل می‌تواند به شناسایی الگوهای جدید در داده‌های اقتصادی منجر شود.
این موضوع نه تنها بر روی پیش‌بینی تورم تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه استفاده از فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های اقتصادی می‌پردازد.