الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية
| العنوان بلغة أخرى: |
Locally Weighted Regression for Sunspots Estimation and Prediction |
|---|---|
| المصدر: | المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |
| الناشر: | جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |
| المؤلف الرئيسي: | فاضل، ابتهال فخر الدين (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | الهاشمي، مزاحم محمد يحيى (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | ع36 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2022
|
| الصفحات: | 22 - 36 |
| ISSN: |
1680-855X |
| رقم MD: | 1339154 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
الانحدار الموضعي الموزون | البقع الشمسية | الدورة الشمسية | التنبؤ | Locally Weighted Regression | Sunspot | Solar Cycle | Prediction
|
| رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
| LEADER | 05790nam a22002417a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2095736 | ||
| 041 | |a ara | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |9 710422 |a فاضل، ابتهال فخر الدين |e مؤلف | ||
| 245 | |a الانحدار الموزون الموضعي في التقدير والتنبؤ للبقع الشمسية | ||
| 246 | |a Locally Weighted Regression for Sunspots Estimation and Prediction | ||
| 260 | |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات |c 2022 | ||
| 300 | |a 22 - 36 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a الانحدار الموزون الموضعي (Locally weighted regression) (LOESS) هو أحد طرائق الانحدار غير المعملية الحديثة الذي تم تصميمه لغرض معالجة الحالات التي لا تكون فيها الإجراءات الكلاسيكية ذات كفاءة عالية أو لا يمكن تطبيقها بشكل فعال. البقع الشمسية هي المناطق الأكثر قتامة من سطح الكرة الشمسية بالنسبة للمناطق الأخرى، وهي مؤشر مهم للنشاط الشمسي. يهدف البحث إلى النمذجة والتنبؤ بعدد البقع الشمسية لما لهما من أهمية بحثية مهمة للغاية في فهم العواقب الأرضية لنشاط الشمسي وأثره المباشر على الطقس وأنظمة الاتصالات على الأرض الذي ربما يؤدي إلى إتلاف الأقمار الاصطناعية. في هذا البحث، تم الحصول على عدد البقع الشمسية المتمثلة بالبيانات السنوية وللفترة من 1900 ولغاية 2021 (بما يساوي 122 عاما) فضلا عن البيانات الشهرية وللفترة من كانون الثاني 1900 ولغاية كانون الثاني 2022 (بما يساوي 1465 شهرا) من مركز البيانات العالمي (Sunspot Index and Long-term Solar Observations) (SILSO). تم استخدام انحدار LOESS لغرض التقدير والتنبؤ بعدد البقع الشمسية الشهرية والسنوية. تم تحديد معلمة التمهيد فضلا عن درجة متعدد الحدود التي تحقق أقل معيار لمعلومات أكايكي المصحح باستخدام التجريب. أظهر التحليل قدرة انحدار LOESS في تمثيل بيانات البقع الشمسية وذلك من خلال اجتيازه للاختبارات التشخيصية فضلا عن قدرته التنبؤية العالية. تبين من القيم التنبؤية بالنسبة للبيانات الشهرية، إن أقصى متوسط لعدد البقع الشمسية سيكون في شهر تموز من عام 2022 بمقدار 123.7، وإن أقل متوسط سيكون في شهر شباط بمقدار 61.3 بقعة شمسية. بالنسبة للبيانات السنوية، تبين من القيم التنبؤية أن أقصى متوسط لعدد البقع الشمسية سيكون في سنة 2023 بمتوسط 161.7 بقعة شمسية، وإن أقل متوسط سيكون في سنة 2029 بمتوسط مقداره 16.6. |b Locally weighted regression (LOESS) is a modern non-parametric regression method designed for treating cases where classical procedures are not highly efficient or cannot applied efficiently. Sunspots are the darker areas of the solar sphere's surface relative to other regions and are an important indicator of solar activity .The aim of this paper is to model and predict the number of sunspots because of their very importance to understanding the terrestrial consequences of solar activity and its direct impact on weather and communication systems on Earth, which may lead to damage to satellites. In this paper, the number of sunspots represented by annual data for the period from 1900 to 2021 (122 years) as well as monthly data for the period from January 1900 to January 2022 (1465 months) was obtained from the global data center (Sunspot Index and Long-term Solar Observations) (SILSO). The LOESS regression used for estimating and predicting the number of monthly and annual sunspots. The smoothing parameter, as well as the degree of the polynomial that fulfills the lowest for Akaike corrected information criterion. The analysis showed the ability of the LOESS to represent sunspot data by passing diagnostic tests as well as its high predictive ability. From the predictive values for the monthly data, it found that the maximum average number of sunspots will be 123.7 in July 2022, and the lowest average will be in February with 61.3 sunspots. Regarding the annual data, it found from the predictive values that the maximum average number of sunspots will be in the year 2023 with an average of 161.7 sunspots, and the lowest average will be in the year 2029 with an average of 16.1. | ||
| 653 | |a البقع الشمسية |a النشاط الشمسي |a القدرة التنبؤية |a الانحدار الموضعي الموزون | ||
| 692 | |a الانحدار الموضعي الموزون |a البقع الشمسية |a الدورة الشمسية |a التنبؤ |b Locally Weighted Regression |b Sunspot |b Solar Cycle |b Prediction | ||
| 700 | |9 534557 |a الهاشمي، مزاحم محمد يحيى |e م. مشارك |g Al-Hashimi, Muzahem Mohammed Yahya | ||
| 773 | |4 الاقتصاد |6 Economics |c 001 |e Iraqi Journal of Statistical Science |f Al-maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-l-ʻulūm al-iḥsāʼiyyaẗ |l 036 |m ع36 |o 1147 |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية |v 000 |x 1680-855X | ||
| 856 | |u 1147-000-036-001.pdf | ||
| 930 | |d n |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 1339154 |d 1339154 | ||
عناصر مشابهة
-
استعمال انحدار النواة في تقدير معاملات انموذج الإنحدار بحدود خطأ عشوائي مرتبطة ذاتيا مع تطبيق عملي
بواسطة: تالي، ندى حسين منشور: (2022) -
استخدام مقدر ( Nadaraya-Watson ) كيرنل في تقدير دالة الانحدار اللامعلمي
بواسطة: محمد، محمد عبدالحسين منشور: (2011) -
الدابسون الموضعي في علاج العد الشائع دراسة مقارنة عن فاعلية و أمان تطبيقه
بواسطة: محمد، لمى نورالدين منشور: (2009) -
نمذجة وتحليل البقع الشمسية الشهرية باستخدام نماذج المكونات غير المشاهدة
بواسطة: إلياس، محمود مقداد منشور: (2019) -
أثر السياق في استعمال اسم الفعل في القرآن الكريم
بواسطة: عبدالمحسن، محمود محمد نبيل منشور: (2022)
