ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







استخدام الشبكات العصبية فى التكهن بالسلسلة الزمنية لاستهلاك الطاقة الكهربائية فى مدينة الموصل

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: الخياط، باسل يونس ذنون (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Thanoon, Basel Y.
مؤلفين آخرين: زكي، عزة حازم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 8
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2005
الصفحات: 63 - 79
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 419114
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

8

حفظ في:
LEADER 03108nam a22002297a 4500
001 1065005
041 |a ara 
044 |b العراق 
100 |a الخياط، باسل يونس ذنون  |g Thanoon, Basel Y.  |e مؤلف  |9 104626 
245 |a استخدام الشبكات العصبية فى التكهن بالسلسلة الزمنية لاستهلاك الطاقة الكهربائية فى مدينة الموصل  
260 |b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات  |c 2005 
300 |a 63 - 79 
336 |a بحوث ومقالات 
520 |a يعد التكهن بالسلوك المستقبلي للسلاسل الزمنية من الموضوعات المهمة في العلوم الإحصائية، وذلك للحاجة إليه في مجالات الحياة جميعا، وقد تزايد الاهتمام بموضوع التكهن خلال السنوات الأخيرة وظهرت أساليب حديثة خاصة في مجال علوم الحاسبات، ومنها نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks، إن هذه الأساليب قادرة على التعلم والتكيف ذاتيا مع أي نموذج، ولا تحتاج إلى افتراضات لطبيعة السلسلة الزمنية. بالمقابل فان طرائق التكهن الكلاسيكية المستخدمة حاليا مثل طريقة بوكس-جينكنز Box-Jenkins قد يصعب فيها تشخيص السلسلة ونمذجتها لأنها تفترض شروط صارمة. لذلك ظهرت الحاجة إلى مقارنة الطرائق الكلاسيكية المستخدمة في التكهن بالسلاسل الزمنية مع أسلوب الشبكات العصبية لإيجاد الأسلوب الأكثر كفاءة في التكهن.  |b Forecasting of future behavior of time series is one of the important subjects in statistical sciences, because of its important need in different areas of life. Interest in forecasting had increased in the recent years, and some new techniques in the field of computer science, like Artificial Neural Networks (ANN), had appeared. These techniques have the ability learning and self- adaptation with any model, and don’t need assumptions on the nature of time series. On the other hand the classical forecasting methods, like Box-Jenkins method, need hard conditions. Hence, the need for a comparison between classical methods in forecasting of time series with ANN technique arose 
555 |a 666127  |a 635966 
653 |a العراق   |a السلاسل الزمنية   |a الاحصاء   |a التحليل الاحصائى   |a الطاقة الكهربائية   |a الموصل   |a الشبكات العصبية  
700 |a زكي، عزة حازم  |g Zaki, Azzah Hazem  |e م. مشارك  |9 233412 
773 |4 الاقتصاد  |6 Economics  |c 004  |e Iraqi Journal of Statistical Science  |l 008  |m ع 8  |o 1147  |s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية  |v 000  |x 1680-855X 
856 |u 1147-000-008-004.pdf 
930 |d y  |p y 
995 |a EcoLink 
999 |c 419114  |d 419114