المصدر: | المجلة العلمية لقطاع كليات التجارة |
---|---|
الناشر: | جامعة الأزهر - كلية التجارة |
المؤلف الرئيسي: | حجاج، عبدالوهاب السيد عبدالوهاب (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Hagag, Abd El-Wahab |
مؤلفين آخرين: | عبدالقادر، محمد (م. مشارك) |
المجلد/العدد: | ع24 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
مصر |
التاريخ الميلادي: |
2020
|
الشهر: | يونية |
الصفحات: | 600 - 637 |
DOI: |
10.21608/jsfc.2020.248275 |
ISSN: |
2636-3674 |
رقم MD: | 1301759 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
المستخلص: |
نشأت مشكلة هذا البحث من الناحية السكانية حين عجزت العديد من الدراسات عن التنبؤ بمعدلات المواليد ومعدلات الإنجاب بشكل أقرب للواقع، فقد اعتمدت الإسقاطات السكانية على استخدام دالة النمو الأسي وعلى توفيق منحني سلسلة زمنية من عدد من السكان في فترات سابقة، كما أعتمد مشروع مصر ٢٠٢٠ على فرضية خطية معدل الإنجاب بناء على خطية العلاقة، ومن الناحية الإحصائية فإن وجود القيم الشاذة تؤثر في توزع بواقي النموذج وسيكون توزيعا ملتويا وعليه سيكون مخالفا لشروط طريقة المربعات الصغرى المعتادة، لذلك تم البحث عن طرائق بديلة للتقدر. ومن ثم استخدام الشبكات العصبية كأسلوب من أساليب الذكاء الاصطناعي بجانب أسلوب الانحدار الحصين الشائع استخدامه في حالة البيانات الشاذة أو المتطرفة، ولدراسة التطبيقية تم اختيار عينة كبيرة حجمها 60 مفردة، حيث تمتد السلسة الزمنية منذ عام 1960 حتى عام ٢٠١٩. ومن خلال الاستفادة من خوارزيمات برنامج MATLAB وبرنامج R تم حساب القيم التنبؤية لقيم معدلات المواليد، وتم حساب دقة هذه التنبؤات وذلك بواسطة مقاييس إحصائية تعتمد على الفرق بين القيمة التنبؤية والقيمة الفعلية (البواقي) وهي (MSE, MAD)، ولقد تم الحصول على نتائج (MSE, MAD) لتنبؤات الشبكات العصبية NN)) وتنبؤات الانحدار الحصين Rob-Re)) وأتضح أن جميع قيم MAD, MSE للشبكات العصبية الاصطناعية كانت أقل من أسلوب الانحدار الحصين، كذلك كان المتوسط العام لمربعات الأخطاء للشبكات MSE (NN)= 2.944 أقل من المتوسط العام للانحدار الحصين MEE (Rob-Re)= 9.015، مما يعنى أفضلية أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية عن الانحدار الحصين للتنبؤ بمعدلات المواليد في ظل وجود القيم الشاذة أو المتطرفة. |
---|---|
ISSN: |
2636-3674 |