Regression estimation with support vector machines : theory and application
العناوين الأخرى
تقدير الانحدار باستخدام آلية المتجهات المساعدة : النظرية و التطبيق
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2003، العدد 14 (31 يناير/كانون الثاني 2003)، ص ص. 5-22، 18ص.
الناشر
جامعة القاهرة كلية الاقتصاد و العلوم السياسية
تاريخ النشر
2003-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص AR
يهدف تقدير الانحدار إلى بناء نموذج يصف العلاقة بين مجموعة من المتغيرات و يستخدم تقدير الانحدار في جميع المجالات تقريبا.
و يهدف هذا البحث إلى تقديم المفاهيم الأساسية لأسلوب جديد لتقدير الانحدار و هو أسلوب آلية المتجهات المساعدة.
و يقوم هذا الأسلوب على أساس مفاهيم تعلم الآلة وله القدرة على التعامل مع المشكلات المعقدة و تمثيل العلاقات غير الخطية.
و قد تم في هذا البحث استخدام أسلوب آلية المتجهات المساعدة لبناء نموذج انحدار لدالة الطلب على المنشآت السكنية في المملكة العربية السعودية و ذلك باستخدام سنة متغيرات كمدخلات لنموذج الانحدار.
و تم تقييم أداء هذا النموذج باستخدام ثلاثة معايير مختلفة و هي : معامل التحديد (R2)، و متوسط الانحرافات المربعة (MSE)، و متوسط الانحرافات المطلقة (MAE).
و أظهرت نتائج البحث قدرة هذا الأسلوب على تمثيل العلاقة بين المتغيرات المختلفة بدرجة كبيرة من الكفاءة.
كما تم تقدير نموذج الانحدار المتعدد التقليدي باستخدام نفس البيانات و أثبت أسلوب آلية المتجهات المساعدة تفوقه على نموذج الانحدار المتعدد.
الملخص EN
The goal of regression estimation is to construct a model that describes the relationships between a set of input and output variables.
Applications of regression estimation exist in almost every field.
This paper describes the application of a new approach, support vector machine (SVM), for constructing regression models.
This technique is based on the concepts of machine learning with the ability to handle complex problems and represent non-linear relationships.
SVM regression is used to predict the demand for construction housing in Saudia Arabia using six different variables as inputs to the model.
The performance of the model was evaluated using three different criteria which are the coefficient of determination (R2), mean squared error (MSEJ) and mean absolute error {MAE).
In addition, a comparison was made between the performance of the SVM regression and the classical multiple regression (MR).
The SVM regression model showed superior performance in modeling the relationships between variables.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Hindi, Hindi Abd Allah. 2003. Regression estimation with support vector machines : theory and application. al-Nahḍah،Vol. 2003, no. 14, pp.5-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-416104
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Hindi, Hindi Abd Allah. Regression estimation with support vector machines : theory and application. al-Nahḍah No. 14 (Jan. 2003), pp.5-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-416104
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Hindi, Hindi Abd Allah. Regression estimation with support vector machines : theory and application. al-Nahḍah. 2003. Vol. 2003, no. 14, pp.5-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-416104
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 21-22
رقم السجل
BIM-416104
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