استخدام نماذج ARIMA و الغابة العشوائية للتنبؤ ببيانات الانواء الجوية
Other Title(s)
Using arima and random forest models for climatic datasets forecasting
Joint Authors
الجبوري، عدي زكي جرجيس
حنون، أسامة بشير شكر
Source
المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
Issue
Vol. 19, Issue 2 (31 Dec. 2022), pp.42-55, 14 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2022-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Abstract AR
ان التغيرات المناخ دورا مؤثرا قد يؤدي الى مشكلات كثيرة على صحة الإنسان وبقية الكائنات الحية لذا فانه من الضروري دراستها و التنبؤ بها للحد أو للتقليل من اضرارها من خلال التخطيط لها والسيطرة عليها.
ان المشكلة الرئيسية تكمن في عدم خطية هذا النوع من البيانات و فوضويتها.
و من اشهر اساليب السلاسل الزمنية استخداما هي نماذج و الانحدار الذاتي والمتوسطات المتحركة المندمجة Integrated Autoregressive and Moving Average (model (ARIMA كنماذج سلاسل زمنية تقليدية احادية المتغير.
ان مثل هذه النماذج لا يمكنها التعامل بصورة سليمة مع البيانات غير الخطية فتظهر نتائج تنبؤ قليلة الدقة.
في هذه البحث تم استخدام بيانات الانواء الجوية متمثلة بدرجات الحرارة الصغرى وكميات التبخر لاحد محطات الانواء الجوية الزراعية في محافظة نينوى.
تهدف هذه البحث الى تحقيق التجانس في البيانات خلال المواسم المختلفة وايجاد أنموذج يتعامل مع البيانات غير الخطية ويعطي اقل خطأ للتنبؤ مقارنة بالنموذج التقليدي ARIMA.
لذلك فقد تم استخدام أنموذج اكثر تلاؤما مع بيانات الانواء الجوية ليعطي تنبؤات غاية في الدقة يدعى نموذج الغابة العشوائية (Random Forest (RF.
ان من اهم اسباب تحسين نتائج التنبؤ هو اعتماد نموذج RF في اتخاذ القرار على العديد من أشجار الانحدار غير المترابطة والتي يؤدي كل منها الى قرار مستقل و أن القرار النهائي سيكون بالغالبية المطلقة لمجاميع أشجار الانحدار.
تم الحصول على نتائج تنبؤ اكثر دقة باستخدام نموذج RF مقارنة بنتائج تنبؤات ARIMA في مرحلتي التدريب والاختبار.
من ذلك فانه تم استنتاج افضلية مطلقة لنموذج RF اذا ما قورن مع نموذج ARIMA التقليدي عند التنبؤ بالبيانات المناخية.
Abstract EN
The damages through planning and controlling for these changes in the future.
The main problem can be summarized in the nonlinearity of climatic dataset and its chaotic changes.
The common approach is the integrated autoregressive and moving average model (ARIMA) as traditional univariate time series approach.
Therefore, more appropriate model for studying the climatic data has been proposed for obtaining more accurate forecasting, it can be called random forest (RF) model.
This model cannot deal with nonlinear data correctly and that may lead to inaccurate forecasting results.
In this thesis, climatic datasets are studied represented by minimum air temperature and rational humidity for agricultural meteorological station in Nineveh.
This thesis aims to satisfy data homogeneity through different seasons and find suitable model deal with nonlinear data correctly with minimal forecasting error comparing to ARIMA as traditional model.
The research found the adequate of the model for this type of data, as it was found that there are some factors that contribute to the increase in the number of deaths in the epidemic, such as the advanced age of the patient, the length of stay in the hospital, the percentage of oxygen in the patient's blood, in addition to the incidence of some chronic diseases such as asthma.
The study recommended a more in-depth study of other types of these models, and the use of other estimation methods, in addition to paying attention to the methods of data recording by the city health department.
American Psychological Association (APA)
الجبوري، عدي زكي جرجيس وحنون، أسامة بشير شكر. 2022. استخدام نماذج ARIMA و الغابة العشوائية للتنبؤ ببيانات الانواء الجوية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية،مج. 19، ع. 2، ص ص. 42-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511844
Modern Language Association (MLA)
الجبوري، عدي زكي جرجيس وحنون، أسامة بشير شكر. استخدام نماذج ARIMA و الغابة العشوائية للتنبؤ ببيانات الانواء الجوية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية مج. 19، ع. 2 (2022)، ص ص. 42-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511844
American Medical Association (AMA)
الجبوري، عدي زكي جرجيس وحنون، أسامة بشير شكر. استخدام نماذج ARIMA و الغابة العشوائية للتنبؤ ببيانات الانواء الجوية. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية. 2022. مج. 19، ع. 2، ص ص. 42-55.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1511844
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 54-55
Record ID
BIM-1511844