ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







طريقتا ونترس المضافة والمنطق المضبب فى التنبؤ للسلسلة الزمنية دراسة مقارنة

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: مصطفى، مثينة عبدالله (مؤلف)
المجلد/العدد: ع 15
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2009
الصفحات: 237 - 259
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 420150
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

1

حفظ في:
المستخلص: يعد التنبؤ بالسلوك المستقبلي للظاهرة المدروسة من المواضيع المهمة والأساسية في العلوم الإحصائية التي عني بها الباحثون عناية كبيرة في مجال الإحصاء لغرض تقدير معلمات نماذج السلاسل الزمنية ومن ثم استخدامها في مجالات التنبؤ والسيطرة في المجالات التطبيقية. وفي الأونة الأخيرة ظهرت عدة دراسات استخدمت فيها التقنيات الحاسوبية الحديثة في تحليل السلاسل الزمنية غير الخطية والعديد من المواضيع الإحصائية المختلفة مثل الشبكات العصبية والمنطق المضبب. يهدف هذا البحث إلى استخدام طريقة المنطق المضبب ومقارنتها مع طريقة ونترس المضافة وبالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE) للتنبؤ بقيم السلاسل الزمنية وقد تفوق المنطق المضبب على طريقة ونترس المضافة وفق المعايير الإحصائية المستخدمة وبذلك تكون هي الطريقة الأفضل والأكثر دقة في التنبؤ بقيم السلاسل الزمنية.

The prediction of future behavior of this under study phenomenon is considered as the most important and vital subject in statistics. This study took a great deal of concern by statistics' researchers in order to estimate the parameters of time series' samples, consequently, using it in the prediction and controlling of areas for applicatory fields. Recently, many researches appeared to use modern computer technologies in analyzing nonlinear series, besides, many different statistical subjects, such as neural-networks and fuzzy logic. The purpose of this research is characterized by using fuzzy logic method and comparing it with Holt Winters additive method depending upon mean square error MSE to predict the chronological series' values. The fuzzy logic method had overcome the additive Holt Winters method according to the statistical norms. Therefore, the fuzzy method could be the best and the most accurate method in predicting the time series.

ISSN: 1680-855X
البحث عن مساعدة: 803079