Comparison of artificial neural network and box-Jenkins models to predict the number of patients with hypertension in Kalar
المؤلف
المصدر
Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science
العدد
المجلد 33، العدد 4 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 110-121، 12ص.
الناشر
جامعة بغداد كلية التربية ابن الهيثم
تاريخ النشر
2020-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Artificial Neural Network (ANN) is widely used in many complex applications.
Artificial neural network is a statistical intelligent technique resembling the characteristic of the human neural network.
The prediction of time series from the important topics in statistical sciences to assist administrations in the planning and make the accurate decisions, so the aim of this study is to analysis the monthly hypertension in Kalar for the period (January 2011- June 2018) by applying an autoregressive –integrated- moving average model (ARIMA) and artificial neural networks and choose the best and most efficient model for patients with hypertension in Kalar through the comparison between neural networks and Box- Jenkins models on a data set for predict.
Comparisons between the models has been performed using Criterion indicator Akaike information Criterion, mean square of error, root mean square of error, and mean olute percentage error, concluding that the prediction for patients with hypertension by using artificial neural networks model is the best.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ahmad, Layla A. A.. 2020. Comparison of artificial neural network and box-Jenkins models to predict the number of patients with hypertension in Kalar. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science،Vol. 33, no. 4, pp.110-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-977526
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ahmad, Layla A. A.. Comparison of artificial neural network and box-Jenkins models to predict the number of patients with hypertension in Kalar. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science Vol. 33, no. 4 (2020), pp.110-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-977526
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ahmad, Layla A. A.. Comparison of artificial neural network and box-Jenkins models to predict the number of patients with hypertension in Kalar. Ibn al-Haitham Journal for Pure and Applied Science. 2020. Vol. 33, no. 4, pp.110-121.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-977526
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 120-121
رقم السجل
BIM-977526
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