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
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
Topics
- Social development
- Development
- Comparative analysis
- Statistics
- Neural networks(Computer science)
- Markov processes
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