520 |
|
|
|a تم في هذا البحث توفيق أحد نماذج السلسلة الزمنية المتمثلة بنماذج ARIMA (P,D,Q) S الموسمية لمعدلات الرطوبة النسبية في الموصل للمدة من (1971-2001)، وتم التوصل إلى أفضل نموذج للتنبؤ وهو 8 (4.1. 2) ARIMA وذلك لامتلاكه أقل قيمة للمعايير الإحصائية MSEو AIC (K). كما تم توفيق نماذج السلسلة الزمنية الموسمية بعد إجراء التمهيد للسلسلة بثلاث طرائق وذلك بعمل برامج بنظام (Matlab) لها وهي: Holt-Winters’ Multiplicative Method, Winters’ Three Parameters Exponential Smoothing Method, Holt-Winters’ additive Method وتم اختيار أفضل نموذج للتنبؤ للطرائق الثلاث بالاعتماد على المقاييس الإحصائية نفسها، كما تم توفيق أفضل نموذج لطرائق التمهيد بعد إجراء الفروقات لكل طريقة واختيار أفضل نموذج للتنبؤ بالاعتماد على المعايير الإحصائية نفسها.
|b The reconciliation of one of the time series models with ARIMA (P, D, Q) S seasonal to the average humidly in Mosul (1971-2001) has been carried out in this study. Prediction It is reached to the best Models in the proportional ARIMA (2, 1, 4)8, because it has the less value for statistical standard AIC (k), MSE. The current study, also arrived at to the reconciliation of seasonal time series models after performance of introduction for series by making Programs (MATLAB) for it. The method adopted is Winters' Three Parameters Exponential (Smoothing) method, method of Holt-Winters Multiplicative and Holt-Winters Additive. The third method chosen is the best model of prediction for every method depending on the same statistic. Finally, in this paper the best model is reconciliated for the introduction methods after performance, the difference for every method and the choice of the best prediction of every method depending on the same statistical methods.
|