| LEADER |
04189nam a22002657a 4500 |
| 001 |
2203548 |
| 024 |
|
|
|3 10.54633/2333-023-049-022
|
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 772752
|a إسماعيل، أيمن خليل
|e مؤلف
|g Al-Qubtan, Aymen Khaleel Ismael
|
| 245 |
|
|
|a التنبؤ بالطلب على الخزين باستعمال الشبكات العصبية الاصطناعية مع تطبيق عملي
|
| 246 |
|
|
|a Prediction on Demand for Storage by Using Artificial Neural Networks with a Practical Application
|
| 260 |
|
|
|b جامعة ميسان - كلية التربية الأساسية
|c 2024
|g آذار
|
| 300 |
|
|
|a 219 - 230
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a في هذا البحث تم استعمال الشبكات العصبية ذات الانتشار الخلفي للخطأ لغرض التنبؤ بالسلاسل الزمنية لاحد المذاخر التابعة لوزارة الدفاع وهو مذخر تموين بابل ولمدة خمسة اشهر بهدف إيجاد حجم الخزين الأمثل لبعض الأرزاق الجافة وقد تم تحليل واختبار النتائج لمعرفة وتحديد نموذج الخزين المناسب وبما أن معامل التباين للبيانات هو أقل من ۲۰% فان الأنموذج محدد وهو أنموذج شراء بدون عجز وقد تم استعمال برنامج WQSB. V 2 لاستحصال النتائج للنموذج الرياضي المستعمل للمواد المختلفة في الخزين وهي الطحين والأرز والأشهر مختلفة من السنة وقد تم الحصول على النتائج باقل نسبة خطأ وتحديد الحجم الأمثل للخزين والكمية الاقتصادية المثلى ومخزون الأمان وفترة إعادة الطلب وفترة الأمان والكلفة الإجمالية لكل مادة. وكانت غالبية المواد لديها فترة إعادة طلب بحدود ١٤ إلى ٢٤ يوم وفترة أمان بحدود 7 أيام.
|b In this research, neural networks with back-propagation of error were used for the purpose of predicting time series for one of the warehouses belonging to the Ministry of Defense, which is the Babylon Supply warehouse, for a period of five months, with the aim of finding the optimal storage size for some dry livelihoods. The results were analyzed and tested to find out and determine the appropriate storage model, and since the coefficient of variation of the data it is less than 20%, so the model is specific and it is a model of purchasing without a deficit. The WQSB. V 2 program was used to obtain the results for the mathematical model used for the different materials in storage, which are flour and rice, and for different months of the year. The results were obtained with the lowest percentage of error and to determine the optimal size of storage and the economic quantity. Optimum, safety stock, reorder period, safety period, and total cost for each material. The majority of materials had a reorder period of up to 14 to 24 days and a safety period of up to 7 days.
|
| 653 |
|
|
|a الشبكات العصبية
|a الذكاء الاصطناعي
|a الخلايا العصبية
|a إدارة المخزون
|
| 692 |
|
|
|a الشبكات العصبية الاصطناعية
|a التنبؤ
|a الخزين
|a كمية مثلى
|a خوارزمية الانتشار العكسي
|b Artificial Neural Networks
|b Prediction
|b Invetory
|b Optimal Quantity
|b Back Propagation Algorithm
|
| 700 |
|
|
|a حميد، لمياء محمد علي
|g Hameed, Lamyaa Mohammed Ali
|e م. مشارك
|9 216794
|
| 773 |
|
|
|4 التربية والتعليم
|4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات
|6 Education & Educational Research
|6 Humanities, Multidisciplinary
|c 022
|e Maisan Journal of Academic Studies
|f Maǧallaẗ Mīsān li-l-dirāsāt al-akādīmiyyaẗ
|l 049
|m مج23, ع49
|o 2333
|s مجلة ميسان للدراسات الأكاديمية
|v 023
|x 1994-697X
|
| 856 |
|
|
|u 2333-023-049-022.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q y
|
| 995 |
|
|
|a EduSearch
|
| 995 |
|
|
|a HumanIndex
|
| 999 |
|
|
|c 1458304
|d 1458304
|
