استخدام الشبكات العصبيه الاصطناعيه لاداء تنبؤات السلاسل الزمنيه المتعدده مع التطبيق على الضريبه العامه على المبيعات = 

العنوان بلغة أخرى: Artificial Neural Network Models For Time Series Forecasts Case Study : Sales Tax / 
المؤلف الرئيسي: عجلان، داليا محمد سامى محمد امين 
مؤلفين آخرين: مدحت محمد احمد عبدالعال, مصطفى جلال مصطفى (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 244  
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: العربية
الدرجة العلمية رسالة دكتوراه
الجامعة دكتوراة /كلية التجارة/جامعة عين شمس ،قسم الاحصاء والرياضه والتامين 
الدولة مصر
المصدر: غير محدد
الحالة تمت المناقشة
قواعد المعلومات: Thesis
المستخلص: يهدف هذا البحث إلى : 1) اقتراح نموذج إحصائى للتنبؤ بحصيلة الضريبة العامة على المبيعات بإستخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية وأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية وإستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية مع السلاسل الزمنية ثم المقارنة بين النتائج التى يتم التو
الوصف يهدف هذا البحث إلى : 1) اقتراح نموذج إحصائى للتنبؤ بحصيلة الضريبة العامة على المبيعات بإستخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية وأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية وإستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية مع السلاسل الزمنية ثم المقارنة بين النتائج التى يتم التو
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
خلاصة: يهدف هذا البحث إلى : 1) اقتراح نموذج إحصائى للتنبؤ بحصيلة الضريبة العامة على المبيعات بإستخدام أسلوب تحليل السلاسل الزمنية وأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية وإستخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية مع السلاسل الزمنية ثم المقارنة بين النتائج التى يتم التو
الوصف المادي: 244