ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > دراسة مقارنة بين نموذج الانحدا...>الوصف

دراسة مقارنة بين نموذج الانحدار ونموذج بوكس جينكز ونماذج الشبكات العصبية لإنتاج التمور في العراق

العنوان بلغة أخرى: Comparative Study between Regression Model, Box Jenkins Model and Neural Networks Models for Date Production in Iraq
المصدر: مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية
الناشر: جامعة تكريت - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: ثامر، ماثل كامل (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Thammer, Mathil Kamel
المجلد/العدد: مج16, ع49
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2020
الصفحات: 291 - 306
ISSN: 1813-1719
رقم MD: 1205231
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
إنتاج التمور | التمر العراقي | الاقتصاد العراقي | نموذج بوكس جينكز | التنمية الاقتصادية
كلمات المؤلف المفتاحية:
إنتاج التمور | نموذج الانحدار الخطي | نموذج بوكس جينكيز | نموذج الانحدار الذاتي والأوساط المتحركة | نموذج الشبكة العصبية | Dates Production | Linear Regression Model | Box Jenkins Model | Model Self-Regression and Moving Averages | Neural Networks Model
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: The method of artificial neural networks is one of the important new methods in building models, analysis and evaluation of data does not adopt a model or a common statistical method to diagnose the behavior of the phenomenon. Where processing is done to reach the best model represents the phenomenon with the least possible errors and represents close to reality and can be used in most areas one of the aims of chain analysis is to build a model to explain its behavior and use the results to predict future behavior of the chain. The aim of this research is to compare some regression models, the Box Jenkins model and the neural networks models to choose the best for the dates production variable in Iraq. Statistical analysis software (SPSS24, minitab17, Eviews9) were used to analyze date production data for the period 1963 to 2018 and the results proved the efficiency of the neural networks method in the treatment of nonlinear models and it is considered to be a strong model.

أن أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية يعتبر من الوسائل المهمة الجديدة في بناء النماذج والتحليل وتقييم البيانات لا يعتمد نموذج أو طريقة إحصائية شائعة لتشخيص مسبق لسلوك الظاهرة حيث تتم المعالجة للوصول إلى أفضل نموذج يمثل الظاهرة وبأقل حد ممكن من الأخطاء ويمثل بشكل قريب من الواقع ويمكن استخدامه في أغلب المجالات ومن أهداف تحليل السلاسل بناء نموذج لتفسير سلوكها واستخدام النتائج لغرض التنبؤ بسلوك السلسلة في المستقبل. يهدف البحث إلى المقارنة ما بين بعض نماذج الانحدار ونموذج بوكس جينكز ونماذج الشبكات العصبية لاختيار أفضلها لمتغير إنتاج التمور في العراق. لقد تم استخدام برامج التحليل الإحصائي SPSS24 وminitab17 وEviews9 لتحليل بيانات إنتاج التمور للفترة من ١٩٦٣ إلى ٢٠١٨ وقد برهنت النتائج كفاءة أسلوب الشبكات العصبية في معالجة النماذج الغير خطية وأنها تعتبر من النماذج الحصينة.
ISSN: 1813-1719

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.