تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > بحث>استعمال المحاكاة للمقارنة بين...>الوصف

استعمال المحاكاة للمقارنة بين طريقتين من طرائق تقدير أنموذج الانحدار الخطي الضبابي

العنوان بلغة أخرى: Using Simulation to Compare Two Methods of Estimating the Fuzzy Linear Regression Model
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: كاظم، أزهار ناجي (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Kadhim, Azhar Naji
مؤلفين آخرين: مهدي، نبأ نعيم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع143
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: حزيران
الصفحات: 110 - 121
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 1531421
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
البرمجة الخطية | خوارزمية المحاكاة | النماذج الإحصائية | الانحدار الضبابي | دوال الانتماء
كلمات المؤلف المفتاحية:
طريقة A. R. Arabpour and M. Tata | أنموذج الانحدار الخطي الضبابي | متوسط مربعات الخطأ | طريقة ST-Decomposition | المحاكاة | A. R. Arabpour and M. Tata Method | Fuzzy Linear Regression Model | Mean Square Error | ST-Decomposition Method | Simulation
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد الانحدار الخطي الضبابي (Fuzzy Linear Regression) الأداة الأمثل في تحليل البيانات التي تتميز بكونها غير محددة بوضوح، إذ أن استعمال الأدوات الضبابية في تحليل تلك البيانات يمكن أن يؤدي إلى تحسين الدقة والموثوقية في تقدير العلاقات بين المتغيرات. تناول البحث مقارنة بين طريقتين من طرائق تقدير أنموذج الانحدار الخطي الضبابي بمتغير استجابة ضبابي (Fuzzy) مثلثي ومتغيرات توضيحية قطعية (Crisp) ومعلمات ضبابية (Fuzzy) مثلثية هما طريقة A. R. Arabpour And M. Tata وطريقة ST-decomposition وبالاعتماد على مقياس المقارنة متوسط مربعات الخطأ Mean Square Error وباستعمال المحاكاة لخمسة من حجوم العينات (25، 50، 100، 150، 200) وبقيم متوسط حسابي (0، 2، 4) وقيم تباين (0.1، 0.5، 0.9) وبتكرار 1000 لكل تجربة، وتم الاستعانة ببرنامج MATLAB للحصول على النتائج وتبين من خلال المقارنة أن طريقة A. R. Arabpour And M. Tata للتقدير هي الأفضل لكونها تمتلك أقل قيمة MSE وبالتالي يمكن الحصول على مقدرات كفؤة قادرة على تمثيل الأنموذج الضبابي.

Fuzzy linear regression is the optimal tool for analyzing data that is not accurate or clearly defined; using fuzzy tools in analyzing such data can improve the accuracy and reliability of estimating relationships between variables. This research deals with a comparison between two methods for assessing the fuzzy linear regression model with a fuzzy triangular response variable and crisp (non-fuzzy) explanatory variables and fuzzy triangular parameters (A. R. Arabpour and M. Tata method for estimation, the ST-decomposition method for analysis). The comparison was based on the Mean Square Error (MSE) measurement; simulation was used with five sample sizes of (25, 50, 100, 150, 200), mean values of (0, 2, 4), and variance values of (0.1, 0.5, 0.9), with 1000 repetitions for each experiment. The MATLAB program was used to obtain the results; through comparison, it was found that the A. R. Arabpour And M. Tata method is the best because it has the lowest MSE value. Therefore, efficient estimators capable of representing the fuzzy model can be obtained.
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.