ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التبويب والتنبؤ للعوامل المؤثر...>الوصف

التبويب والتنبؤ للعوامل المؤثرة لجائحة كورونا على المجتمع الجزائري باستخدام أسلوب التحليل إلي مركبات أساسية وتقنية الشبكات العصبية الاصطناعية

العنوان بلغة أخرى: Classification and Prediction of the Factors Affecting the Corona Pandemic on Algerian Society Using the Method of Basic Component Analysis and the Technique of Artificial Neural Networks
المصدر: مجلة مجاميع المعرفة
الناشر: المركز الجامعي علي كافي بتندوف
المؤلف الرئيسي: العوني، محمود (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بختاوي، فطيمة الزهراء (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج9, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: أفريل
الصفحات: 1 - 19
DOI: 10.37166/2058-009-001-012
ISSN: 2437-1106
رقم MD: 1386681
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
جائحة كورونا "كوفيد-19" | الإجراءات الوقائية | المنظومات الاقتصادية | المواطنين الجزائريين
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية | تقنية التحليل إلي مركبات أساسية | جائحة كورونا في الجزائر | Artificial Neural Network Model | Component Analysis Technique | Corona Pandemic in Algeria
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

8

حفظ في:
المستخلص: يهدف هذا العمل إلى تبويب العوامل المؤثرة لجائحة كورونا على المجتمع الجزائري، وكذا محاولة التنبؤ بتأثيرها عليه، حيث تم استخدام طريقة التحليل إلى مركبات أساسية من أجل التبويب وتقنية الشبكات العصبية الاصطناعية من أجل التنبؤ، وذلك طريق استبيان إلكتروني. حيث تم تبويب آثار جائحة كورونا إلى عشرة آثار أساسية منها ما هو اقتصادي، اجتماعي ونفسي. كما تم التنبؤ بمدى تأثر أفراد عينة الدراسة بجائحة كورونا من خلال نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية الذي بلغت نسبة دقته التنبؤية 96.4%، أين تم الاعتماد على هذا الأخير في تقدير الأهمية النسبية لآثار جائحة كورونا على المواطن الجزائري من أفراد عينة الدراسة، فقد تم إثبات فرضية دراستنا بأن حجم التأثر بانعكاسات جائحة كورونا كان متفاوتا.

This work aims to classify the factors affecting the Corona pandemic on Algerian society, as well as trying to predict its impact on it, as the method of analysis into basic components was used for classification and the technique of neural networks for prediction, through an electronic questionnaire. Where the effects of the Corona pandemic were classified into ten basic effects, including what is economic, social and psychological. The extent to which the study sample members were affected by the Corona pandemic was also predicted through the artificial neural networks mode, whose predictive accuracy reached 94.4%. That the extent of vulnerability to the repercussions of the Corona pandemic was uneven.
ISSN: 2437-1106

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.