ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة تطبيقية على الإيرادات العامة في الجزائر

العنوان بلغة أخرى: Forecasting Time Series Using Artificial Neural Networks: An Applied Study on Public Revenues in Algeria
المصدر: مجلة الإدارة والتنمية للبحوث والدراسات
الناشر: جامعة علي لونيسي البليدة 2 - مخبر تسيير الجماعات المحلية ودورها في تحقيق التنمية
المؤلف الرئيسي: رياض الدين، صالحي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: شعباني، مجيد (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج12, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 275 - 293
DOI: 10.51991/2230-012-002-014
ISSN: 2335-1373
رقم MD: 1440793
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
شبكات عصبية اصطناعية | سلاسل زمنية | تنبؤ | Artificial Neurrone Network | Times Series | Forecasting
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03620nam a22002537a 4500
001 2187284
024 |3 10.51991/2230-012-002-014 
041 |a ara 
044 |b الجزائر 
100 |9 763131  |a رياض الدين، صالحي  |e مؤلف 
245 |a التنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية:  |b دراسة تطبيقية على الإيرادات العامة في الجزائر 
246 |a Forecasting Time Series Using Artificial Neural Networks:  |b An Applied Study on Public Revenues in Algeria 
260 |b جامعة علي لونيسي البليدة 2 - مخبر تسيير الجماعات المحلية ودورها في تحقيق التنمية  |c 2023  |g ديسمبر 
300 |a 275 - 293 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a هدفت هذه الدارسة إلى عرض تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي والمتمثلة في الشبكات العصبية الاصطناعية من خلال عرض مكوناتها وشكلها الرياضي مع شرح طريقة عملها في التنبؤ بسلاسل الزمنية والتي تعتبر تقنية جيدة في التعامل مع سلاسل زمنية غير خطية بحيث لا تؤخذ بعين الاعتبار الخصائص الإحصائية لسلسلة على غرار الطرق الإحصائية التقليدية في الجانب التطبيقي قمنا بالتنبؤ بالسلسلة الزمنية للإيرادات العامة في الجزائر تتكون من 31 مشاهدة سنوية ممتدة من سنة 1990 إلى غاية 2020 والتنبؤ بقيمها لثلاث سنوات مستقبلية باستخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات وبالاعتماد على برمجية بايثون تم الاعتماد على طريقة الانحدار الخطي كممثل رئيسي للطرق الإحصائية التقليدية في التنبؤ للمقارنة وقد أسفرت النتائج عن تفوق نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية عن طريق الانحدار الخطي من خلال عدة معاير قياس جودة التنبؤ.  |b Through this study, we aim to present one of the techniques of artificial intelligence represented by artificial neural networks and to explain its method of work in predicting time series, which is considered more efficient than traditional statistical methods. On the applied side, we used a multi-layered neural network to predict a time series of public revenues consisting of 31 annual observations extending from 1990 to 2020 for Algeria, and compared the accuracy of its prediction by the linear regression method, which proved its superiority through several criteria for measuring the quality of prediction. 
653 |a الذكاء الاصطناعي  |a الشبكات العصبية الاصطناعية  |a الإيرادات العامة  |a الجزائر 
692 |a شبكات عصبية اصطناعية  |a سلاسل زمنية  |a تنبؤ  |b Artificial Neurrone Network  |b Times Series  |b Forecasting 
700 |a شعباني، مجيد  |g Chabani, Madjid  |e م. مشارك  |9 452414 
773 |4 الإدارة  |6 Management  |c 014  |e Journal of Management and Development for Research and Studies  |f Al-idāraẗ wa al-tanmiyaẗ li-l-buḥūṯ wa al-dirāsāt  |l 002  |m مج12, ع2  |o 2230  |s مجلة الإدارة والتنمية للبحوث والدراسات  |v 012  |x 2335-1373 
856 |u 2230-012-002-014.pdf 
930 |d n  |p y  |q n 
995 |a EcoLink 
999 |c 1440793  |d 1440793