| LEADER |
03800nam a22002657a 4500 |
| 001 |
2195131 |
| 024 |
|
|
|3 10.36091/0550-024-001-019
|
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 044 |
|
|
|b الأردن
|
| 100 |
|
|
|9 768224
|a Al-Khateeb, Shahed Nabeel
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Predicting the Water Situation in Jordan Using Auto Regressive Integrated Moving Average "ARIMA" Model
|
| 260 |
|
|
|b جامعة جرش
|c 2023
|g كانون الأول
|m 1445
|
| 300 |
|
|
|a 452 - 467
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a أمن المياه في الدول يرتبط بشكل لا يتجزأ بوضعها الاقتصادي. الأردن يعتبر واحدا من خمس دول في العالم الأكثر فقرا من حيث الموارد المائية. تهديدات التغيرات المناخية وندرة المياه تهدد نمو الاقتصاد والأمان الغذائي في الأردن. تهدف هذه الدراسة إلى استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي الإحصائي، المعروف باسم نموذج المتوسط المتحرك المتكامل الذاتي، لتوقع إنتاجية المياه في الأردن وعلى مستوى العالم للفترة من 2021 إلى 2026، باستخدام مجموعة بيانات حقيقية من مؤشرات التنمية العالمية التي توفرها البنك الدولي. تهدف الدراسة أيضا إلى توقع الحصص الكلية للفرد من المياه العذبة بناء على مجموعة البيانات من دائرة الإحصاءات الأردنية. تم تقسيم هذه المجموعة إلى 70% للتدريب و30% للاختبار. يظهر النموذج الإحصائي نسبة دقة بنسبة 93.86%. تساهم هذه الدراسة في تحليل وقياس استخدام موارد المياه في الأردن باستخدام توقعات الذكاء الاصطناعي، وبالتالي تساعد في التخفيف من هذه المشكلة الإقليمية الحرجة.
|b Countries' water security is inextricably related to their economic position. Jordan is one of the world's five poorest countries regarding water resources. Climate change and water scarcity are threatening Jordan's economic growth and food security. The objectives of the study are to use a statistical artificial intelligence model, which is called the Autoregressive Integrated Moving Average model to predict water productivity in Jordan and the world for the year 2021-2026, based on a real dataset from World Development Indicators from the World Bank. The study also aims to predict the total per capita share of fresh water based on the dataset from the Jordanian Department of Statistics. The dataset is divided into 70% training and 30% testing. The statistical model has an accuracy rate of 93.86%. This study can help analyze and measure the use of water resources in Jordan using artificial intelligence predictions and mitigate this regional problem.
|
| 653 |
|
|
|a الموارد المائية
|a الأمن المائي
|a الذكاء الاصطناعي
|a الأردن
|
| 692 |
|
|
|b Water Security
|b Artificial Intelligence
|b Climate Changes
|b Forecasting Techniques
|b ARIMA
|
| 773 |
|
|
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|4 العلوم الاجتماعية ، متعددة التخصصات
|6 Humanities, Multidisciplinary
|6 Social Sciences, Interdisciplinary
|c 019
|e Jerash Journal for Research and Studies
|f Ǧiraš li-l-buḥūṯ wa-al-dirāsāt
|l 001
|m مج24, ع1
|o 0550
|s جرش للبحوث والدراسات
|v 024
|x 1814-2672
|
| 856 |
|
|
|u 0550-024-001-019.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 995 |
|
|
|a AraBase
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1449388
|d 1449388
|
