Artificial neural networks approach to time series forecasting for electricity consumption in Gaza Strip
المؤلف
المصدر
IUG Journal of Natural Studies
العدد
المجلد 21، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2013)، ص ص. 1-22، 22ص.
الناشر
الجامعة الإسلامية-غزة عمادة شؤون البحث العلمي و الدراسات العليا
تاريخ النشر
2013-06-30
دولة النشر
فلسطين (قطاع غزة)
عدد الصفحات
22
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث تم استعراض اثنين من نماذج التنبؤ القوية, الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) و نماذج الانحدار الذاتي - التكاملي - المتوسط المتحرك (ARIMA). تم مناقشة استخدام طريقة الشبكات العصبية الصناعية للتنبؤ في السلاسل الزمنية و كذلك عرض مبسط لبعض النتائج النظرية ذات الصلة.
تم استخدام العديد من عمليات المحاكاة التجريبية و ذلك من أجل اختيار أفضل خوارزمية لنموذج الشبكات العصبية الصناعية.
تم مقارنة نتائج استخدام الشبكات العصبية الصناعية مع ARIMA و ذلك بتطبيقها على بيانات لاستهلاك الكهرباء في قطاع غزة في الفترة 2000-2011.
النتيجة الرئيسية للبحث هي أن استخدام نماذج الشبكات العصبية الصناعية أفضل في التنبؤ من نموذج ARIMA.
الملخص EN
This paper introduces two robust forecasting models for efficient forecasting, Artificial Neural Networks (ANNs) approach and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models.
ANNs approach to univariate time series forecasting and relevant theoretical results are briefly discussed.
To choose the best training algorithm for the ANN model, several experimental simulations with different training algorithms are made.
We compare ANNs approach with ARIMA model on real data for electricity consumption in Gaza Strip.
The main finding is that, comparison of performance between the two proposed models reveals that ANNs outperform and preferable in selecting the most appropriate forecasting model over the ARIMA model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Safi, Samir Khalid Husayn. 2013. Artificial neural networks approach to time series forecasting for electricity consumption in Gaza Strip. IUG Journal of Natural Studies،Vol. 21, no. 2, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-328223
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Safi, Samir Khalid Husayn. Artificial neural networks approach to time series forecasting for electricity consumption in Gaza Strip. IUG Journal of Natural Studies Vol. 21, no. 2 (2013), pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-328223
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Safi, Samir Khalid Husayn. Artificial neural networks approach to time series forecasting for electricity consumption in Gaza Strip. IUG Journal of Natural Studies. 2013. Vol. 21, no. 2, pp.1-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-328223
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendicxes : p. 16-20
رقم السجل
BIM-328223
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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