ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام طريقة بوكس-جنكنز وخوار...>مارك
يجب تسجيل الدخول أولا

استخدام طريقة بوكس-جنكنز وخوارزمية الجار الأقرب في التنبؤ بالسلاسل الزمنية

العنوان بلغة أخرى: Using Box-Jenkins Method and K-Nearest Neighbor Algorithm for Time Series Forecasting
المصدر: مجلة جامعة الإسراء للعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة الإسراء
المؤلف الرئيسي: الديراوي، عبدالله سلمان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الهبيل، عبدالله محمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع16
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: يناير
الصفحات: 417 - 445
DOI: 10.36529/1811-000-016-014
ISSN: 2518-5918
رقم MD: 1471807
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: HumanIndex
مواضيع:
خوارزمية الجار الأقرب | تحليل البيانات | التنبؤ بالمبيعات | اتخاذ القرارت
كلمات المؤلف المفتاحية:
الجار الأقرب | منهجية بوكس وجينكنز | السلاسل الزمنية | K-Nearest Neighbor | Box-Jenkins Methodology | Time Series
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

2

حفظ في:
LEADER 03517nam a2200253 4500
001 2215888
024 |3 10.36529/1811-000-016-014 
041 |a ara 
044 |b فلسطين 
100 |9 734677  |a الديراوي، عبدالله سلمان  |e مؤلف 
245 |a استخدام طريقة بوكس-جنكنز وخوارزمية الجار الأقرب في التنبؤ بالسلاسل الزمنية 
246 |a Using Box-Jenkins Method and K-Nearest Neighbor Algorithm for Time Series Forecasting 
260 |b جامعة الإسراء  |c 2024  |g يناير 
300 |a 417 - 445 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a تناولت هذه الدراسة أسلوبين من أساليب تحليل بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، حيث هدفت لإجراء مقارنة بين نماذج بوكس - جنكنز وخوارزمية الجار الأقرب في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، قام الباحث بالحصول على بيانات السلاسل الزمنية عن نصيب الفرد السنوي من الناتج المحلي الحقيقي في الدول (الولايات المتحدة، المملكة المتحدة ، وأستراليا) وذلك خلال الفترة الزمنية (1870 - 1990) ، وبذلك يتوفر للباحث ثلاث سلاسل زمنية سنوية بعدد (121) مشاهدة لكل سلسلة، ومن خلال دراسة هذه السلاسل بالتفصيل باستخدام منهجية بوكس - جنكنز وكذلك باستخدام خوارزمية الجار الأقرب اللامعلمية، توصلت الدراسة إلى أن طريقة الجار الأقرب في التنبؤ بالسلاسل الزمنية التي تم دراستها خلال الفترة الزمنية (1870 - 1990) كانت أفضل من منهجية بوكس - جنكنز في التنبؤ بنفس السلاسل الزمنية المذكورة.  |b This study involves two methods of time series data analyzing methods. It aims to compare between two approaches of Box–Jenkins and K-Nearest Neighbor in predicting time series. The researcher collected the time series data about the annual GDP (Gross Domestic Product) Per capita from the actual local outcome for three of the biggest countries (USA and UK, Australia) during the time period (1870 – 1990). This provided the researcher with three time series (121 Observations per series). Throughout studying this in detail using Box – Jenkins and K-Nearest Neighbor Algorithm, the researcher concluded that the K-Nearest Neighbor method is more accurate than the Box – Jenkins method for predicting time series. 
653 |a خوارزمية الجار الأقرب  |a تحليل البيانات  |a التنبؤ بالمبيعات  |a اتخاذ القرارت 
692 |a الجار الأقرب  |a منهجية بوكس وجينكنز  |a السلاسل الزمنية  |b K-Nearest Neighbor  |b Box-Jenkins Methodology  |b Time Series 
700 |9 177990  |a الهبيل، عبدالله محمد  |e م. مشارك 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |6 Humanities, Multidisciplinary  |c 014  |e Israa University Journal For Humanities  |f Mağallaẗ ğāmiʿaẗ al-Isrāʾ li-l-ʿulūm al-insāniyyaẗ  |l 016  |m ع16  |o 1811  |s مجلة جامعة الإسراء للعلوم الإنسانية  |v 000  |x 2518-5918 
856 |u 1811-000-016-014.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1471807  |d 1471807 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.