![](/images/graphics-bg.png)
استعمال أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية و طريقة الإمكان الأعظم التقريبية في تشخيص و تقدير افضل أنموذج موسمي لدرجات الحرارة في محافظة بابل
العناوين الأخرى
The use of the artificial neural network method and the approximate maximum potential method in diagnosing and estimating the best seasonal model for temperature in Babil governorate
المؤلفون المشاركون
إيناس عبد الحافظ محمد
علي، كرار حمزة حسين
المصدر
مجلة كلية الإدارة و الاقتصاد للدراسات الاقتصادية و الإدارية و المالية
العدد
المجلد 13، العدد 3 (30 سبتمبر/أيلول 2021)، ص ص. 80-107، 28ص.
الناشر
جامعة بابل كلية الإدارة و الاقتصاد
تاريخ النشر
2021-09-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
28
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث تم تحليل سلسلة درجات الحرارة اليومية المسجلة في محافظة بابل لسنة (2020) و التي شملت (334) مشاهدة و التي تم الحصول عليها من هيئة الأنواء الجوية العراقية باستعمال نماذج الانحدار الذاتي المتوسطات المتحركة الموسمية SARIMA و نماذج الانحدار الذاتي المتوسطات المتحركة المضاعفة الموسمية بالاعتماد على البرامج الجاهزة (Minitab 17, Matlab 2015, E-views 10)، بهدف تشخيص أفضل انموذج موسمي للسلسة الزمنية من مجموعة نماذج تم توفيقها، و من ثم اختيار أفضل أنموذج من هذه النماذج باستعمال معايير المقارنة بين النماذج و هي (AIC, BIC, SMAIC) و من ثم تقدير الانموذج المشخص باستعمال طريقة الأمكان الأعظم التقريبية و من ثم المقارنة بين هذه الطريقة بأسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية NARX.
و تم التوصل إلى أن الأنموذج الموسمي المضاعف ARIMA (P,q,d)x(P,Q,D)2 كأنموذج ممثل للسلسلة الزمنية الموسمية محل الدراسة و كذلك تم تشخيص الأنموذج الموسمي المضاعف من الرتبة ARIMA (1.1.0)X(1.2.0)2كأفضل انموذج موسمي لسلسلة درجات الحرارة.
و قد تبين بان اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية NARXأفضل من طريقة الإمكان الأعظم التقريبية اعتمادا على معيار متوسط مربعات الخطأ MSE.
الملخص EN
In this research, the series of daily temperatures recorded in the Babylon Governorate for the year (2020), which included (334) observations, which were obtained from the Iraqi Meteorological Authority, was analyzed using autoregressive seasonal moving averages SARIMA models and autoregressive seasonal multiple moving averages models depending on programs (Minitab 17, Matlab 2015, E-views 10) with the aim of diagnosing the best seasonal model for the time series from a set of models that have been reconciled, and then choosing the best model from these models using the comparison criteria between models (AIC, BIC, SMAIC) and then estimating The diagnosed model using the approximate maximum potential method, and then comparing this method with the artificial neural networks NARX method.
It was concluded that the doubled seasonal model ARIMA(p, q, d)x(P, Q, D)2 as a representative model for the seasonal time series under study, as well as the multiple seasonal model of the rank ARIMA(1, 1, 0)x(1, 2, 0)2 as the best seasonal model for the temperature series.
It was found that the artificial neural network NARX method is better than the approximate maximum likelihood method based on the MSE standard.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
إيناس عبد الحافظ محمد وعلي، كرار حمزة حسين. 2021. استعمال أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية و طريقة الإمكان الأعظم التقريبية في تشخيص و تقدير افضل أنموذج موسمي لدرجات الحرارة في محافظة بابل. مجلة كلية الإدارة و الاقتصاد للدراسات الاقتصادية و الإدارية و المالية،مج. 13، ع. 3، ص ص. 80-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282103
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
إيناس عبد الحافظ محمد وعلي، كرار حمزة حسين. استعمال أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية و طريقة الإمكان الأعظم التقريبية في تشخيص و تقدير افضل أنموذج موسمي لدرجات الحرارة في محافظة بابل. مجلة كلية الإدارة و الاقتصاد للدراسات الاقتصادية و الإدارية و المالية مج. 13، ع. 3 (2021)، ص ص. 80-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282103
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
إيناس عبد الحافظ محمد وعلي، كرار حمزة حسين. استعمال أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية و طريقة الإمكان الأعظم التقريبية في تشخيص و تقدير افضل أنموذج موسمي لدرجات الحرارة في محافظة بابل. مجلة كلية الإدارة و الاقتصاد للدراسات الاقتصادية و الإدارية و المالية. 2021. مج. 13، ع. 3، ص ص. 80-107.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1282103
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 103-107
رقم السجل
BIM-1282103
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)