التنبؤ الإلكتروني لفعاليات الإركاض للنساء باستخدام الشبكات العصبية

Joint Authors

المراد، عائدة يونس محمد
فارس غانم أحمد
هالة نافع فتحي

Source

مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات : مجلة علمية محكمة و مفهرسة

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2013-04-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

13

Main Subjects

Information Technology and Computer Science

Topics

• Woman
• Forecasts
• Physical training
• Physical education
• Sports
• Sports sciences
• Neural networks(Computer science)

Arabic Abstract

و يهدف البحث إلى استخدام الشبكات العصبية في مجال التنبؤ المستقبلي لغرض تحديد مواصفات الفائزين الأوائل في مسابقات الاركاض للنساء في الأولمبياد العالمية للأعوام (2024-2016) إذ تم تصميم نظام خبير باسم (AAA) باستخدام الشبكات العصبية في مجال التنبؤ المستقبلي لبيانات سلسلة زمنية للفترة من (1984) و لغاية (2012) و لكل 4 سنوات، أي تمثل 8 فترات زمنية لبيانات تمثل الفائزين الثلاثة الأوائل في : مسابقات الاركاض (100م حرة، 200م حرة، 400م حرة، 100م حواجز، 400م حواجز، 100*4م للنساء، 400*4م للنساء)، باستخدام برنامج أعد لهذا الغرض و باستخدام لغة (++C)، و تم التوصل إلى النتائج التي تمثل التنبؤ لثلاث سنوات مستقبلية متمثلة بالأعوام (2016، 2020، 2024)، إذ أن الدورة الأولمبية تجرى كل أربع سنوات.

و من خلال النتائج تم التوصل إلى أن القيم المتنبأ بها بالطريقة المستخدمة هي أفضل من الطرائق التقليدية المستخدمة في التنبؤ سابقا.

لقد استند البحث على نتائج حاملي الميداليات الأولمبية في مسابقات الاركاض للنساء المذكورة في أعلاه في 8 دورات أولمبية متتالية و منذ دورة عام (1984) و حتى أخر دورة أولمبية في عام (2012)، و اعتمدت دورة عام (1984) نقطة بداية الشلة لأنها أول دوره أولمبية.

English Abstract

The aim of this research is to use neural network in future forecasting field to show the of jumping competitions in international Olympics for (2016-2024).

Expert system named (AAA) is designed by using neural network in future forecasting field for period chain of data from 1984 to 2012,which represents 8 years period.

The data represent the first three winners in running competition for (100 m., 200 m., 400 m., 100 m.

Hurdles, 400 m.

Hurdles, 4×100 Relay, 4×400 Relay), The prepared programs for this research has been done C++.

Then it forecast three future levels represented in (2016, 2020, 2024),where the Olympic Cycle take place each 4 years.

Throughout the results it found that forecasting values are the best by using neural networks then other traditional methods used before.

This paper is depended on the results of athletes who take Olympic medals in women jumping events (long, triple, high and pole-vault) in 8 Olympic cycles, since Tokyo cycle (1984) till the last Olympic cycle in (2012) .

The cycle on (1984) was used as the beginning of study as it considered as the first Olympic cycle.

Data Type

Conference Papers

Record ID

BIM-333507

• APA
• MLA
• AMA