ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







توظيف خوارزمية الفراشات المضيئة لأختيار عرض الحزمة في مقدر نداريا - واتسون المتعدد

العنوان بلغة أخرى: Employ the Firefly Algorithm for Bandwidth Selection in the Multivariate Nadaraya-Watson Estimator
المصدر: مجلة أبحاث كلية التربية الأساسية
الناشر: جامعة الموصل - كلية التربية الأساسية
المؤلف الرئيسي: محمد، هادي سلمان (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Muhammad, Hadi Salman
مؤلفين آخرين: الجمال، زكريا يحيى نورى (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج20, ع1
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الصفحات: 806 - 817
ISSN: 1992-7452
رقم MD: 1469193
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
مقدرات النواة | مصفوفة عرض الحزمة | مقدر نداريا - واتسون المتعدد | خوارزمية الفراشات المضيئة | Kernel Estimator | Smoothing Matrix | Multivariate Nadaraya-Watson Estimator | Firefly Algorithm
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن موضوع تحليل الانحدار يلقى اهتماما متزايدا وواضحا في معظم الدراسات وخصوصا الاقتصادية والطبية منها. ويعد نموذج الانحدار اللامعلمي بصورة عامة والانحدار اللامعلمي المتعدد بوجه خاص أحد أهم وأبرز نماذج الانحدار المستخدمة في السنوات الأخيرة التي شهدت توسعا كبيرا وخصوصا في الجانب الاقتصادي والبيئي. إذ يعد مقدر نداريا واتسون المتعدد Multivariate Nadaraya-Watson estimator)) من أهم المقدرات المستعملة في أنموذج الانحدار اللامعلمي المتعدد. حيث أن هذا المقدر يعتمد بدوره في تقدير نموذج الانحدار اللامعلمي المتعدد على مصفوفة معلمات تسمى بمعلمات التمهيد (smoothing parameter) والتي لتقديرها أهمية كبيرة في تحقيق جودة توفيق المنحى المقدر في نموذج الانحدار اللامعلمي المتعدد. تم في هذا البحث اقتراح توظيف خوارزمية مستوحاة من الطبيعة والمتمثلة بخوارزمية الفراشات المضيئة في عملية تقدير مصفوفة معلمات التمهيد (Bandwidth matrix) في مقدر نداريا -واتسون المتعدد. كما تم استخدام أسلوب محاكاة المونت- كارلو لتوليد بيانات تتبع عدد من نماذج الانحدار اللامعلمي المتعدد. لقد أظهرت نتائج المحاكاة تفوق الطريقة المقترحة مقارنة بطرائق التقدير الأخرى معتمدين متوسط مربعات الخطأ بوضعها معيارا للمقارنة.

The topic of regression analysis is receiving increasing and clear attention in most studies, especially economic and medical ones. The nonparametric regression model in general and the multiple nonparametric regression model in particular is one of the most important and prominent regression models used in recent years, which have witnessed great expansion, especially in the economic and environmental aspects. The Multivariate Nadaraya-Watson estimator is one of the most important estimators used in the multiple nonparametric regression model. In estimating the multiple nonparametric regression model, this estimator, in turn, relies on a matrix of parameters called smoothing parameters, the estimation of which is of great importance in achieving good fit of the estimated curve in the multiple nonparametric regression model. In this research, it was proposed to employ an algorithm inspired by nature, represented by the Fireflies algorithm, in the process of estimating the smoothing parameter matrix (Bandwidth matrix) in the Ndaria-Watson multiple estimator. The Monte Carlo simulation method was also used to generate data following a number of multiple nonparametric regression models. The simulation results showed the superiority of the proposed method compared to other estimation methods, using the mean square error as a standard for comparison.

ISSN: 1992-7452

عناصر مشابهة