Tài liệu Thư viện số
- Báo cáo - Quyết định (3 )
- Luận văn - Luận án (81 )
- Tài chính - Ngân hàng (2150 )
- Kế toán - Kiểm toán (1265 )
- Kinh doanh thương mại (1252 )
- Quản trị kinh doanh (1516 )
- Luật (419 )
- Tin học - Ngoại ngữ (799 )
- GD Thể chất - Quốc phòng (132 )
- Lý luận Chính trị (393 )
- Tài liệu tham khảo khác (456 )
Danh mục TaiLieu.VN
- Mẫu Slide Powerpoint
- Luận Văn - Báo Cáo (344720)
- Kinh Doanh Marketing (65512)
- Kinh Tế - Quản Lý (48934)
- Tài Chính - Ngân Hàng (55898)
- Công Nghệ Thông Tin (142209)
- Tiếng Anh - Ngoại Ngữ (47066)
- Kỹ Thuật - Công Nghệ (134345)
- Khoa Học Tự Nhiên (107174)
- Khoa Học Xã Hội (82451)
- Văn Hoá - Nghệ Thuật (54408)
- Y Tế - Sức Khoẻ (173915)
- Nông - Lâm - Ngư (62504)
- Kỹ Năng Mềm (29016)
- Biểu Mẫu - Văn Bản (27610)
- Giải Trí - Thư Giãn (51994)
- Văn Bản Luật (198854)
- Tài Liệu Phổ Thông (402015)
- Trắc Nghiệm Online (213578)
- Trắc Nghiệm MBTI
- Trắc Nghiệm Holland
Hybrid particle swarm optimization-gravitational search algorithms deep learning networks to simultaneously project multiple crude oil price
The conventional linear econometric and statistical models are not effective for forecasting the nonlinear and complex nature of crude oil prices. Computational intelligence techniques and hybrid modelling principles have been proposed to address this issue. Multiple forecasts can be combined using linear or nonlinear methods to create an aggregate forecast.
Từ khóa: Intelligence techniques, Conventional linear, Computational intelligence techniques, Hybrid modelling principles, West Texas Intermediate
6 p tvs_fbu 24/04/2024 1 0
