ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام النموذج الشبكات العصبي...>الوصف

استخدام النموذج الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية في الجزائر

العنوان بلغة أخرى: Using Artificial Neural Network Model to Forecast the Electricity Consumption in Algeria
المصدر: مجلة دراسات العدد الاقتصادي
الناشر: جامعة عمار ثليجي الأغواط - كلية العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: صاري حسون، صلاح الدين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Sari-Hassoun, Salaheddine
مؤلفين آخرين: نعمان، محمد عبدالجليل (م. مشارك) , مليوي، عبدالغاني (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج15, ع2
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: جوان
الصفحات: 89 - 104
ISSN: 2676-2013
رقم MD: 1492261
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الطاقات الكهربائية | التنمية الاقتصادية | تقنيات الشبكات العصبية | الجزائر
كلمات المؤلف المفتاحية:
استهلاك الطاقة الكهربائية | تنبؤ | شبكات عصبية اصطناعية | نموذج متعدد الطبقات | Electricity Consumption Energy | Forecasting | Artificial Neural Networks | Multi-Layer Perceptron
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تعتبر الطاقة بشكل عام من أهم العناصر الأساسية للاقتصاديات العالمية وتصنف كعنصر استراتيجي للتنمية الاقتصادية، إذ أظهرت الأحداث الأخيرة وبالخصوص (الحرب الروسية الأكرانية) وهذا ما يدل على أهمية هذا المورد الأساسي. في هذه الدراسة تطرقنا إلى دراسة التنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية في الجزائر خلال الفترة 1980 إلى 2022 باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. تم تطرق إلى منهجية ذه الطريقة ومرحلة التشخيص وبعدها تم اختيار النموذج الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (MLP) تم التوصل إلى أن النموذج الأفضل هو MLP 3-1-1-والقيم المتنبأ بها لسنة 2023 هي 76.83 مليار TWh وشهدت زيادة استهلاك الطاقة بنسبة 3.434% في سنة 2024 بقيمة 79,47 مليار TWh

Recent events, especially the Russian-Ukrainian War have demonstrated the significance of energy resource, which is generally regarded as one of the most fundamental components of global economies and is classified as a strategic component of economic development. In this study, we employed the artificial neural networks to predict the electricity consumption of Algeria using annual data 1980 to 2022. After discussing this method's methodology and the diagnostic phase, the model's Multi-Layer Perceptron neural networks (MLP) were chosen. MLP 3-1-1 was found to be the most effective model. In the forecasting phase, the electricity consumption energy in Algeria was predicted to be 76,83 billion TWh in 2023and 79,47 billion TWh in 2024, an increase of 3,434%.
ISSN: 2676-2013

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.