Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

ANN-MLR: a performance comparison in predicting new business creation. A case of the Democratic Republic of the Congo

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Christian Mulomba
ISBN: 9786139474882
Год издания: 2019
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 52
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 22924 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:
Код товара: 502919
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The new business registered (numbers) is the number of new limited liability corporations registered in the calendar year. Established in 2006 by the World Bank Group, this indicator can be used to determine factors impacting private sector growth and to measure the level of entrepreneurship in a country. The aim of this research is to use information and communication technology to predict this indicator by comparing the performances of multiple linear regression and artificial neural networks for the case of the Democratic Republic of Congo. Results shows that neural networks perform better prediction than multiple linear regression and thus can provide accurate prediction if used with significant variables. A decision support system using this model can be implemented and upgrade in order to meet this need for the country.
Ключевые слова: Democratic Republic of the Congo, prediction, Multiple Linear Regression, artificial neural networks, decision making process, decision support system