ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Reducing the Orders of Mixed Model (ARMA) Before and After the Wavelet De-Noising with Application

المصدر: زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: AlZubaydi, Taha H. A. (Author)
مؤلفين آخرين: Mustafa, Qais (Co-Author)
المجلد/العدد: مج20, ع6
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 433 - 442
ISSN: 2218-0222
رقم MD: 789581
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
time series | Box-Jenkins | wavelet shrinkage | Filters | Fixed Form
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث مقارنة نموذج (بوكس- جينكنز) الخطية (p,q) ARMA المقدرة من بيانات السلاسل الزمنية قبل وبعد ترشيح التقليص المويجي (المستخدم لمعالجة مشكلة التلوث أو الضوضاء لإن وجدت في تلك المشاهدات) ومن ثم تخفيض رتبة الأنموذج المقدر من المشاهدات المرشحة (مع الحفاظ على دقة وملائمة الأنموذج المقدرة) وإعادة مقارنته مع النماذج الخطية المقدرة للمشاهدات الأصلية بالاعتماد على بعض المعايير الإحصائية وتشمل (الجذر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ RMSE، متوسط الأخطاء المطلقة ، متوسط الأخطاء المطلقة MAE ومعيار اكايكي للمعلومات AIC) وذلك من خلال تناول تطبيق عملي لسلسلة زمنية تتفق مع الأنموذج تمثل (الرخص السكنية) باستخدام البرامج الإحصائية Statgraphics, NCSS, MATLAB. توصلت الدراسة إلى كفاءة مرشحات التقليص المويجي في معالجة مشكلة الضوضاء والحصول على نماذج مقدرة كفوءة وبالتحديد مرشح التقليص المويجي (dmey) مع قطع العتبة الناعمة المقدر مستواها بطريقة الصيغة الثابتة وإمكانية الحصول على نماذج خطية ذات رتب اقل وكفاءة اعلى للمشاهدات المرشحة مقارنة مع ما يقابلها من النماذج المقدرة من المشاهدات الأصلية.

In this paper, the estimated linear model of Box-Jenkins such as ARMA(p,q) has been compared from time series observations ,before and after wavelet shrinkage filtering (used to solve the problem of contamination (or noise) if it found in the observations) and then reducing the order of the estimated model from filtered observations (with preserving the accuracy and suitability of the estimated models) and re-compared with the estimated linear model of original observations , depending on some statistical criteria , including the Root Mean Square Error (RMSE) , the Mean Absolute Error (MAE) , and the Akaike`s Information Criterion (AIC) ,through taking practical application of time series (the housing permits) by using statistical programs (Statgraphics, NCSS and MATLAB). The results showed the efficiency of wavelet shrinkage filters in solving the noise problem and obtaining the efficient estimated models, and specifically the wavelet shrinkage filter (dmey) with Soft threshold which estimated it's level using the Fixed Form method of filtered observations, and the possibility of obtaining linear models of the filtered observations with lower orders and higher efficiency compared with the corresponding estimated model of original observations.

ISSN: 2218-0222