| LEADER |
04569nam a22002537a 4500 |
| 001 |
2271711 |
| 024 |
|
|
|3 10.32894/1913-014-004-024
|
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b العراق
|
| 100 |
|
|
|9 811167
|a عبدالهادي، داليا محفوظ
|e مؤلف
|g Abdulhadi, Dalia Mahfood
|
| 245 |
|
|
|a توظيف خوارزمية التعلم المعارض لابن أوي المحسنة في تحسين الأنموذج شبه المعلمي في الجانب الاقتصادي:
|b دراسة مقارنة
|
| 246 |
|
|
|a Kernel Semi-Parametric Model Improvement Based on Opposition-Based Learning in Golden Jackal Optimization Algorithm:
|b Comparative Study
|
| 260 |
|
|
|b جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
|c 2024
|
| 300 |
|
|
|a 337 - 349
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a تظهر الأبحاث والدراسات الحديثة اهتماما واسع النطاق بموضوع تحليل أنموذج الانحدار شبه المعلمي، والذي يجمع بين المكونات المعلمية واللامعلمية. ويعزى هذا الاهتمام إلى حقيقة أنه يعطي تقديرات دقيقة وفعالة للأنموذج الإحصائي. يقدم هذا البحث مقترحا لتحسين تقديرات نماذج الانحدار شبه المعلمية باستخدام تقنية التعلم القائم على المعارضة في خوارزمية أبن أوى لزيادة دقة هذه النماذج وتسريع عملية التقارب، وتوسيع مساحة الاستكشاف. تم تقييم فعالية استخدام هذه الخوارزمية من خلال مقارنتها بالطرائق الأكثر استخداما لتقدير الأنموذج إحصائيا مثل CV وGCV. وباستخدام بيانات اقتصادية حيث أظهرت النتائج أن خوارزمية OBL-GJO من حيث الدقة وسرعة التقارب تتفوق على الطرق التقليدية في حساب أنموذج انحدار النواة شبه المعلمي. استنادا لذلك سنأتي على استخدام نوعين من البيانات الاقتصادية الأولى أخذت من مصادر محلية والثانية أخذت من مصادر عالمية لما لها من الأثر الكبير في الاقتصاد ولتوضيح عملية التحسين باستخدام الخوارزمية المقترحة في النماذج.
|b Recent research and studies show widespread interest in the subject of semiparametric regression model analysis, which combines parametric and nonparametric components. This interest is because it gives accurate and effective statistical model estimates. This paper proposes to improve estimates of semiparametric regression models using opposition-based learning technology in the golden Jackal Optimization algorithm to increase the accuracy of these models, accelerate convergence, and expand the exploration area. The effectiveness of using this algorithm was evaluated by comparing it with the most commonly used methods for estimating the model statistically such as CV and GCV. Using economic data, the results showed that the OBL-GJO algorithm in terms of accuracy and convergence speed outperforms the traditional methods of calculating the semiparametric nucleus regression model. Based on that, we will use two types of economic data: the first was taken from local sources and the second was taken from global sources because of its great impact on the economy and to clarify the process of improvement using the algorithm proposed in the models.
|
| 653 |
|
|
|a التعلم
|a الظواهر الاقتصادية
|a النماذج الرياضية
|a تحليل البيانات
|
| 692 |
|
|
|a أنموذج الإنحدار شبه المعلمي
|a خوارزمية ابن أوي الذهبي
|a التعلم المعارض
|b Semiparametric Regression Model
|b Golden Jackal Optimization Algorithm
|b Opposition-Based Learning Technology
|
| 700 |
|
|
|a رشيد، حسام عبدالرزاق
|g Rashid, Husam Abdul Razzaq
|e م. مشارك
|9 229478
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|4 الإدارة
|6 Economics
|6 Management
|c 024
|e Journal of Kirkuk University for Administrative and Economic Science
|f Maǧallaẗǧāmiʿaẗkirkūkli-l-ʿulūm al-idāriyyaẗwa-al-iqtiṣādiyyaẗ
|l 004
|m مج14, ع4
|o 1913
|s مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية
|v 014
|x 2222-2995
|
| 856 |
|
|
|u 1913-014-004-024.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1528650
|d 1528650
|
