However, actual problems usually ha

However, actual problems usually have both linear and nonlinear
characteristics, and previous research attempted to explain
the variability of actual problems by combining two methods [27e
37]. Koutroumanidis et al. [35] predicted fuel wood prices in Greece
through a hybrid model that combined the ARIMA and the ANN
models. Tseng et al. [36] predicted the total production of the
machinery industry and the soft drink industry in Taiwan through a
hybrid forecasting model, known as SARIMABP model that combined
the SARIMA model and neural network BP (back propagation)
model. Shafie-khah et al. [37] predicted energy price using
ARIMA, radial basis function neural networks, and partial swarm
optimization.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่เกิดขึ้นจริงจะมีทั้งเชิงเส้น และไม่เชิงเส้นลักษณะ และการวิจัยก่อนหน้านี้ที่พยายามอธิบายความแปรผันของปัญหาที่แท้จริงโดยการรวมสองวิธี [27e37] . Koutroumanidis et al. ราคาไม้เชื้อเพลิงเคลื่อนที่ [35] ในประเทศกรีซโดยใช้รูปแบบผสมที่รวมอาการและแอนรูปแบบจำลอง หยานี et al. [36] คาดการณ์การผลิตรวมของการเครื่องจักรอุตสาหกรรมและอุตสาหกรรมน้ำอัดลมในไต้หวันผ่านการไฮบริดรุ่น เป็นรุ่น SARIMABP ที่รวมการคาดการณ์สมถวิลโมเดลและข่ายประสาท BP (หลังเผยแพร่)แบบจำลอง โดยใช้ราคาพลังงานคาดการณ์ [37] Shafie khah et al.อา เครือข่ายประสาทของฟังก์ชันฐานรัศมี และฝูงบางส่วนเพิ่มประสิทธิภาพการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อย่างไรก็ตามปัญหาที่เกิดขึ้นจริงมักจะมีทั้งเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นลักษณะและการวิจัยก่อนหน้านี้พยายามที่จะอธิบายความแปรปรวนของปัญหาที่เกิดขึ้นจริงโดยการรวมสองวิธี[27E 37] Koutroumanidis et al, [35] ที่คาดการณ์ราคาน้ำมันเชื้อเพลิงไม้ในกรีซผ่านรูปแบบไฮบริดที่รวมARIMA และ ANN รุ่น Tseng et al, [36] ที่คาดการณ์การผลิตรวมของอุตสาหกรรมเครื่องจักรกลและอุตสาหกรรมเครื่องดื่มในไต้หวันผ่านรูปแบบการพยากรณ์ไฮบริดที่รู้จักกันในรูปแบบSARIMABP ที่ผสมผสานรูปแบบSARIMA และเครือข่ายประสาท BP (กลับมาขยายพันธุ์) รูปแบบ Shafie-คะ et al, [37] ที่คาดการณ์ราคาใช้พลังงานARIMA ฟังก์ชั่นพื้นฐานรัศมีเครือข่ายประสาทและฝูงบางส่วนการเพิ่มประสิทธิภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม ปัญหาที่เกิดขึ้นมักจะมีทั้งเชิงเส้นและลักษณะเส้น

และการวิจัยก่อนหน้านี้พยายามที่จะอธิบาย ความแปรปรวนของปัญหาที่แท้จริง โดยการรวมสองวิธี 27e
[ 37 ] koutroumanidis et al . [ 3 ] คาดการณ์ราคาเชื้อเพลิงไม้ในกรีซ
ผ่านรุ่นลูกผสมที่รวมพยากรณ์และแอน
รุ่น เช็ง et al . [ 36 ] คาดการณ์กำลังการผลิตทั้งหมดของ
อุตสาหกรรมเครื่องจักร และเครื่องดื่ม อุตสาหกรรมในไต้หวันผ่าน
ไฮบริดรูปแบบการพยากรณ์ที่รู้จักกันเป็น sarimabp แบบจำลองที่รวม
sarima รุ่น BP โครงข่ายประสาท ( back propagation )
นางแบบ shafie khah et al . [ 37 ] ทำนายราคาพลังงานโดยใช้
เมื่อเครือข่ายประสาทเรเดียลเบซิสฟังก์ชันและการเพิ่มประสิทธิภาพรุม
บางส่วน