توسعه مدل صادرات هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق برای پیش بینی تقاضای بازارهای جهانی در صنعت زعفران ایران

زعفران ایران، با تولید بیش از ۹۰ درصد زعفران جهانی، یکی از کلیدی ترین محصولات صادراتی غیرنفتی کشور است که پتانسیل بالایی برای تقویت اقتصاد ملی و جذب سرمایه گذاری خارجی دارد. با این حال، چالش هایی نظیر نبود پیش بینی دقیق تقاضای بازارهای جهانی، صادرات فله ای زعفران تحت نام کشورهای واسطه مانند اسپانیا، امارات و چین، نوسانات شدید نرخ ارز، ضعف در برندسازی ملی، و فقدان استانداردسازی یکپارچه، مانع بهره برداری کامل از این ظرفیت شده اند. این پژوهش با هدف طراحی و توسعه یک مدل صادرات هوشمند مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning) به پیش بینی تقاضای جهانی زعفران ایران می پردازد. این مدل با بهره گیری از شبکه های پیشرفته LSTM و Transformer، داده های پیچیده بازارهای بین المللی، الگوهای مصرف، و عوامل اقتصادی-سیاسی را تحلیل کرده و استراتژی های بازاریابی و قیمت گذاری بهینه ارائه می دهد. خروجی های این پژوهش شامل یک مدل پیش بینی با دقت بالا (R² > ۰.۹۰)، داشبورد تحلیلی تعاملی برای صادرکنندگان، گزارش جامع از عوامل موثر بر تقاضا، و پیشنهادهای سیاستی برای کاهش صادرات فله ای، تقویت برند ملی، و افزایش ارزش افزوده صادراتی است. این مطالعه با ترکیب فناوری پیشرفته و محصولی استراتژیک، نه تنها به ارتقای جایگاه ایران در بازار جهانی زعفران کمک می کند، بلکه با ارائه راهکارهای عملی، زمینه ساز جذب سرمایه گذاری خارجی و توسعه پایدار اقتصادی خواهد بود.

کلیدواژه ها:

زعفران ایران ، صادرات هوشمند ، یادگیری عمیق ، پیش بینی تقاضا ، استراتژی بازاریابی ، سرمایه گذاری خارجی