الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية
Other Title(s)
Locally weighted regression for sunspots estimation and prediction
Joint Authors
الهاشمي، مزاحم محمد يحيى
ابتهال فخر الدين فاضل
Source
المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
Issue
Vol. 19, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.15-23, 9 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
9
Main Subjects
Abstract AR
الانحدار الموزون الموضعي LOESS) (Locally weighted regression) هو أحد طرائق الانحدار غير المعلمية الحديثة الذي تم تصميمه لغرض معالجة الحالات التي لا تكون فيها الإجراءات الكلاسيكية ذات كفاءة عالية أو لا يمكن تطبيقها بشكل فعال.
البقع الشمسية هي المناطق الأكثر قتامة من سطح الكرة الشمسية بالنسبة للمناطق الأخرى، و هي مؤشر مهم للنشاط الشمسي.
يهدف البحث الى النمذجة و التنبؤ بعدد البقع الشمسية لما لهما من أهمية بحثية مهمة للغاية في فهم العواقب الأرضية للنشاط الشمسي وأثره المباشر على الطقس و أنظمة الاتصالات على الأرض الذي ربما يؤدي إلى إتلاف الأقمار الاصطناعية.
في هذا البحث، تم الحصول على عدد البقع الشمسية المتمثلة بالبيانات السنوية و للفترة من 1900 ولغاية 2021 (بما يساوي 122 عاما) فضلا عن البيانات الشهرية و للفترة من كانون الثاني 1900 ولغاية كانون الثاني 2022 (بما يساوي 1465 شهرا) من مركز البيانات العالمي (SILSO) (Sunspot Index and Long-term Solar Observations).
تم استخدام انحدار LOESS لغرض التقدير و التنبؤ بعدد البقع الشمسية الشهرية و السنوية.
تم تحديد معلمة التمهيد فضلا عن درجة متعدد الحدود التي تحقق اقل معيار لمعلومات أكايكي المصحح باستخدام التجريب.
أظهر التحليل قدرة انحدار LOESS في تمثيل بيانات البقع الشمسية و ذلك من خلال اجتيازه للاختبارات التشخيصية فضلا عن قدرته التنبؤية العالية.
تبين من القيم التنبؤية بالنسبة للبيانات الشهرية، ان اقصى متوسط لعدد البقع الشمسية سيكون في شهر تموز من عام 2022 بمقدار 123.7، وان اقل متوسط سيكون في شهر شباط بمقدار 61.3 بقعة شمسية.
بالنسبة للبيانات السنوية، تبين من القيم التنبؤية ان اقصى متوسط لعدد البقع الشمسية سيكون في سنة 2023 بمتوسط 161.7 بقعة شمسية، و ان اقل متوسط سيكون في سنة 2029 بمتوسط قدره 16.1.
Abstract EN
Locally weighted regression (LOESS) is a modern non-parametric regression method designed for treating cases where classical procedures are not highly efficient or cannot applied efficiently.
Sunspots are the darker areas of the solar sphere's surface relative to other regions and are an important indicator of solar activity.
The aim of this paper is to model and predict the number of sunspots because of their very importance to understanding the terrestrial consequences of solar activity and its direct impact on weather and communication systems on Earth, which may lead to damage to satellites.
In this paper, the number of sunspots represented by annual data for the period from 1900 to 2021 (122 years) as well as monthly data for the period from January 1900 to January 2022 (1465 months) was obtained from the global data center (Sunspot Index and Long-term Solar Observations) (SILSO).
The LOESS regression used for estimating and predicting the number of monthly and annual sunspots.
The smoothing parameter, as well as the degree of the polynomial that fulfills the lowest for Akaike corrected information criterion.
The analysis showed the ability of the LOESS to represent sunspot data by passing diagnostic tests as well as its high predictive ability.
From the predictive values for the monthly data, it found that the maximum average number of sunspots will be 123.7 in July 2022, and the lowest average will be in February with 61.3 sunspots.
Regarding the annual data, it found from the predictive values that the maximum average number of sunspots will be in the year 2023 with an average of 161.7 sunspots, and the lowest average will be in the year 2029 with an average of 16.1.
American Psychological Association (APA)
ابتهال فخر الدين فاضل والهاشمي، مزاحم محمد يحيى. 2022. الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية،مج. 19، ع. 2، ص ص. 15-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511807
Modern Language Association (MLA)
ابتهال فخر الدين فاضل والهاشمي، مزاحم محمد يحيى. الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية مج. 19، ع. 2 (2022)، ص ص. 15-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511807
American Medical Association (AMA)
ابتهال فخر الدين فاضل والهاشمي، مزاحم محمد يحيى. الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية. 2022. مج. 19، ع. 2، ص ص. 15-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511807
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 23
Record ID
BIM-1511807