استخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية للتنبؤ بالاستهلاك الشهري لغاز الطهي في مدينة بنغازي
| العنوان بلغة أخرى: |
Using Seasonal Time Series Models to Forecast Monthly Cooking Gas Consumption in Benghazi City |
|---|---|
| المصدر: | مجلة جامعة بنغازي الحديثة للعلوم والدراسات الإنسانية |
| الناشر: | جامعة بنغازي الحديثة |
| المؤلف الرئيسي: | عبداللطيف، علي ميلاد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | عثمان، محمد أرحومه (م. مشارك) , مفتاح، علي محبوب (م. مشارك) |
| المجلد/العدد: | ع8 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
ليبيا |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| الشهر: | أبريل |
| الصفحات: | 4 - 23 |
| رقم MD: | 1537704 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
السلاسل الزمنية | التنبؤ | استهلاك الغاز | النموذج الموسمي المضاعف | Time Series | Forecasting | Gas Consumption | Sarima Model
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
1
| المستخلص: |
في هذا البحث تم استخدام نماذج السلاسل الزمنية الموسمية لدراسة وتحليل البيانات الشهرية لاستهلاك غاز الطهي في مدينة بنغازي للفترة من (2013-2018) لما تمتاز به هذه النماذج من دقة ومرونة عاليتين في تحليل السلاسل الزمنية. حيث أظهرت النتائج أن النموذج الأفضل والأكفأ لتمثيل بيانات السلسلة الزمنية لاستهلاك غاز الطهي هو النموذج الموسمي المضاعف من الرتبة (1,1,0) × (0,1,1) ₁₂ SARIMA ووفقا لنتائج تقدير هذه النماذج تم التنبؤ بكميات الاستهلاك الشهري للفترة من يناير 2019 إلى ديسمبر 2020، حيث أظهرت القيم المتنبأ بها تناسقا مع مثيلاتها في السلسلة الزمنية الأصلية. In this research, we use the seasonal time series models to study and Analysis the monthly data on consumption of Cooking Gas in Benghazi city for the period (2013-2018) , due to its high accuracy and flexibility in analysis. The results showed that the proper and efficiency model for representing the time series data for the monthly consumption of Cooking gas are the multiplicative seasonal model of order SARIMA (1,1,0) × (0,1,1) ₁₂, According to the estimation results of these models, we predict the monthly consumption of cooking gas for two years from January 2019 until December 2020, where the predicted values showed a consistency with the same original time series. |
|---|
عناصر مشابهة
-
استخدام نموذج SARIMA في التنبؤ بالسلاسل الزمنية الموسمية
بواسطة: أبو دحروج، سمير فرج رشيد منشور: (2023) -
إستخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بمتوسط سعر الصرف الشهري في السودان خلال الفترة ( 2010 - 2015 م )
بواسطة: حمد، يس سعيد عبدالله منشور: (2016) -
إستخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بإستهلاك الكهرباء الشهري في القطاعين الصناعي والزراعي بولاية الخرطوم في الفترة (2006 - 2015م)
بواسطة: الضو، بدر الدين بله إبراهيم منشور: (2016) -
التحليل الإحصائي للعوامل المؤثرة على استهلاك الكهرباء في السودان والتنبؤ به للفترة 1992 - 2012م
بواسطة: على، أمل مبارك أحمد منشور: (2014) -
استخدام نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بسعر الصرف في السودان خلال الفترة من (2000 - 2013م)
بواسطة: علي، أسماء الطيب موسى منشور: (2016)
