استخدام الذكاء الاصطناعي و الانحدار الحصين للتنبؤ بمعدلات المواليد في مصر

Abstract AR

نشأت مشكلة هذا البحث من الناحية السكانية حين عجزت العديد من الدراسات عن التنبؤ بمعدلات المواليد و معدلات الإنجاب بشكل أقرب للواقع، فقد اعتمدت الإسقاطات السكانية علي استخدام دالة النمو الأسي وعلي توفيق منحني سلسلة زمنية من عدد من السكان في فترات سابقة، كما أعتمد مشروع مصر 2020 علي فرضية خطية معدل الإنجاب بناء علي خطية العلاقة، و من الناحية الإحصائية فإن وجود القيم الشاذة تؤثر في توزع بواقي النموذج و سيكون توزيعا ملتويا وعليه سيكون مخالفا لشروط طريقة المربعات الصغرى المعتادة، لذلك تم البحث عن طرائق بديلة للتقدر.

و من ثم استخدام الشبكات العصبية كأسلوب من أساليب الذكاء الاصطناعي بجانب أسلوب الانحدار الحصين الشائع استخدامه في حالة البيانات الشاذة اوالمتطرفة، و لدراسة التطبيقية تم اختيار عينة كبيرة حجمها 60 مفردة، حيث تمتد السلسة الزمنية منذ عام 1960 حتى عام 2019.

و من خلال الاستفادة من خوارزيمات برنامج MATLAB و برنامج R تم حساب القيم التنبؤية لقيم معدلات المواليد، وتم حساب دقة هذه التنبؤات وذلك بواسطة مقاييس إحصائية تعتمد على الفرق بين القيمة التنبؤية و القيمة الفعلية (البواقي) وهى (MSE، MAD)، و لقد تم الحصول على نتائج (MSE، MAD) لتنبؤات الشبكات العصبية NN)) و تنبؤات الانحدار الحصين Rob-Re)) و اتضح أن جميع قيم MAD، MSE للشبكات العصبية الاصطناعية كانت اقل من أسلوب الانحدار الحصين، كذلك كان المتوسط العام لمربعات الأخطاء للشبكات MSE(NN)=2.944 اقل من المتوسط العام للانحدار الحصين MEE(Rob-Re)=9.015، مما يعنى أفضلية أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية عن الانحدار الحصين للتنبؤ بمعدلات المواليد في ظل وجود القيم الشاذة اوالمتطرفة.