• Home
  • Naser Shams Gharneh

    List of Articles Naser Shams Gharneh


  • Article

    1 - پیش بینی شاخص بورس تهران با استفاده از سری زمانی فازی بر اساس تعریف نرخ بازده
    Journal of Investment Knowledge , Issue 5 , Year , Winter 2012
    در سالیان اخیر تحقیقات گسترده ای برروی مدل ها ی سری زمانی فازی انجام شده است اما در بسیاری از این تحقیقات، همواره فضای مسئله و بازه های مربوطه، بر اساس سطوح داده ها ی سری زمانی تعیین شده است. در این تحقیق با نگاهی جدید به تعیین فضای مسئله و استفاده از مفهوم نرخ بازده در More
    در سالیان اخیر تحقیقات گسترده ای برروی مدل ها ی سری زمانی فازی انجام شده است اما در بسیاری از این تحقیقات، همواره فضای مسئله و بازه های مربوطه، بر اساس سطوح داده ها ی سری زمانی تعیین شده است. در این تحقیق با نگاهی جدید به تعیین فضای مسئله و استفاده از مفهوم نرخ بازده در بازارهای مالی، نوع جدیدی از فضای مسئله بر اساس نرخ بازده برای کاربرد در بازار های مالی و پیش بینی سری های زمانی مالی ارائه شده است. یکی از مسائل دیگر در مدل های سری زمانی فازی که تاثیر به سزایی در عملکرد آنها دارد طول بازه های مورد استفاده و نحوه ی تقسیم بندی فضای مسئله می باشد که در این زمینه تحقیقات متنوعی انجام شده است اما نتایج حاصله تا کنون راضی کننده نیست. لذا در این تحقیق با استفاده از الگوریتم شبیه سازی تبرید سعی در برطرف نمودن ایرادات مطالعات قبلی برای تعیین بازه های مناسب شده است. حاصل تحقیق مدل RBFTS است. برای مقایسه عملکرد مدل ارائه شده و مدل های موجود در ادبیات، از دو مسئله ی بورس تایفکس و پذیرش دانشگاه آلاباما که به عنوان مرجع مقایسه ی این دسته از مدل ها هستند استفاده شده است. نتایج حاصله نشان دهنده ی برتری مدل های ارائه شده نسبت به مدل های پیشین است. در نهایت به عنوان مورد اجرایی، دو مدل نامبرده برروی شاخص بازار بورس تهران اجرا شده و نتایج تحلیل گردید. Manuscript profile

  • Article

    2 - A Novel Hybrid Approach to Enhance Intelligence Integration in Small-Medium Enterprises
    Journal of Industrial Engineering International , Issue 2 , Year , Spring 2021
    This research aims to enhance intelligence integration in small-medium enterprises. The approach is included an integrated structural model and an optimal human resource allocation (HRA) using a novel intelligence method. To optimize the current organizational structure More
    This research aims to enhance intelligence integration in small-medium enterprises. The approach is included an integrated structural model and an optimal human resource allocation (HRA) using a novel intelligence method. To optimize the current organizational structure used enterprise engineering (EE) in IT and Business parts (Using ITIL and COBIT standards, BSC and KAP model, respectively), and statistics method like as regression test is used. Also, continuous HRA is simulated using HRA mathematical program, Gray Wolf Optimization Algorithm (GWO), and Sugeno Fuzzy Inference (SFI) model to add a self-regulating attribute to the GWO algorithm. Results showed that the EE was issued a new optimal and integrated structure in IT and business parts and the examination of the PMBOK approved it, too. Also, results of the novel self-regulating algorithm using data from previous researches and by the top five proposed methods in the researches (Includes: SGA, PRS, SRS, MIP, HM) based on three methods of evaluating the quality of solutions (GA-FSGS, MP-FSGS, GA-SGS) showed that increase of Ω from 15,000 to 25,000. Also, it showed that HM and SGA performed better than other previous cases even in the larger B100 and B200 datasets. Manuscript profile