دراسة مقارنة بين سلاسل ماركوف و الشبكات العصبية الاصطناعية و ARIMA للتنبؤ بعدد سكان العراق

Other Title(s)

A comparison of the markov chains, artificial neural networks, and ARIMA for forecasting of Iraq’s population

Author

الجبيلي، راميا

Source

مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم

Issue

Vol. 2020, Issue 46 (30 Jun. 2020), pp.25-49, 25 p.

Publisher

al-Rafidain University College

Publication Date

2020-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

25

Main Subjects

Economy and Commerce

Topics

Abstract EN

Statistical methods play an important role in building models that predict the size of the population and thus they help in setting economic and social development plans.

This study aims to compare between Markov chains, artificial neural networks, and ARIMA to predict the population of Iraq, based on the data of the population of Iraq for the period 1977-2007.

By comparing these models using the criteria of MAE and RMSE, it was concluded that the ARIMA model (1, 1, 1) is the best model to get on accurate predictions.

based on this model, The population of Iraq were predicted until 2030.

American Psychological Association (APA)

الجبيلي، راميا. 2020. دراسة مقارنة بين سلاسل ماركوف و الشبكات العصبية الاصطناعية و ARIMA للتنبؤ بعدد سكان العراق. مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم،مج. 2020، ع. 46، ص ص. 25-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1268581

Modern Language Association (MLA)

الجبيلي، راميا. دراسة مقارنة بين سلاسل ماركوف و الشبكات العصبية الاصطناعية و ARIMA للتنبؤ بعدد سكان العراق. مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ع. 46 ( 2020)، ص ص. 25-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1268581

American Medical Association (AMA)

الجبيلي، راميا. دراسة مقارنة بين سلاسل ماركوف و الشبكات العصبية الاصطناعية و ARIMA للتنبؤ بعدد سكان العراق. مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم. 2020. مج. 2020، ع. 46، ص ص. 25-49.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1268581

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

-

Record ID

BIM-1268581