طريقة مقترحة لتحليل الانحدار غير الخطى المتعدد باستخدام الذكاء الاصطناعي

Abstract AR

تنشآ مشكلة هذا البحث من انه قد تواجه الطرق التقليدية صعوبات عديدة في صياغة النموذج الملائم لبيانات معينة، بعض هذه الصعوبات صعوبات رياضية، و بعضها الحاجة إلى خبرة كبيرة لاختيار النموذج الملائم للبيانات، أنه في حالة انحدار المشاهدات الحالية Y_t على الأخطاء السابقة يكون لدالة الإمكان شكلا معقدا بسبب أن الأخطاء لها علاقة غير خطية في المعلمات مما يصعب معه التعبير عن دالة التوزيع الاحتمالي لبعض أو كل معالم النموذج في شكل قياسي أو باستخدام أحد التوزيعات المعروفة.

في هذا البحث تم تقديم طريقة مقترحة لتحليل الانحدار غير الخطى المتعدد باستخدام أحد طرق الذكاء الاصطناعي وهي طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية.

قام الباحث باستخدام بيانات دخل 1000 اسرة و التي تم الحصول عليها من خلال بحث الدخل و الانفاق و الاستهلاك لعام 2017/ 2018والذى يجريه الجهاز المركزى للتعبئة العامة و الاحصاء، و لقد قام الباحث بتقدير معالم نموذج الانحدار غير الخطى المتعدد فكان افضل نموذج هو النموذج اللوغاريتمى
قام الباحث باستخدام برنامج MATLAB في تدرب الشبكة العصبية الاصطناعية وذلك من خلال انشاء شبكة أمامية بتغذية مرتدة وتم تقدير المعالم و التحقق من صلاحية النموذج باستخدام أسلوب التغذية الخلفية Back propagation algorithm
وتم حساب القيم التنبؤية لإجمالي الدخل للأسر بجانب العشرة مشاهدات المستقبلية عن طريق دوال MATLAB للشبكات العصبية و كذلك برنامج SPSS لأسلوب الانحدار غير الخطى المتعدد، كما تم حساب دقة هذه التنبؤات بواسطة ثلاثة مقاييس إحصائية وهى (MSE، MAD، MAPE) و كانت نتيجة المقارنة هى افضلية اسلوب الانحدار غير الخطى المتعدد عن اسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بقيمة الدخل للأسرة.