ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تنبؤ كركنك الشامل للعملية العش...>الوصف

تنبؤ كركنك الشامل للعملية العشوائية المكانية غير المستقرة

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: قاسم، محمد نذير إسماعيل (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمود، أسماء غانم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 17
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 147 - 170
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 420681
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
المعادلات الاحصائية | الاحصاء | التنبؤ المستقبلى | التحليل الاحصائى | الاساليب الاحصائية | البيانات الاحصائية
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

3

حفظ في:
المستخلص: العمليات العشوائية المكانية غالباً ما تقسم إلى عمليات عشوائية مكانية مستقرة وأخرى غير مستقرة، وفي معظم التطبيقات العملية عادة تكون العمليات العشوائية غير مستقرة. وعند التنبؤ عن النوع الثاني يكون بواسطة تقنية تعرف بــــ كركنك الشامل Universal Kriging الذي يفترض أن العملية العشوائية المكانية لها اتجاه في الزيادة أو النقصان محدد بعملية قد تكون خطيه أو غير خطيه. في هذا العمل تم اشتقاق معادلات كركنك الشامل بصيغة المصفوفات ووضع نظام المعادلات الكلية بصيغة تسهل برمجتها، كذلك تم تحديد النموذج الرياضي للاتجاه بواسطة أسلوب الانحدار. ثم التطبيق على بيانات حقيقية لمثال وكانت نتائج التنبؤ قريبة من البيانات الحقيقية مع حساب خطأ التنبؤ.

Spatial Stochastic processes are often divided into two types that are stationary spatial stochastic processes and other nonstationary. In most practical applications the processes are nonstationary .Prediction of these processes are performed by universal Kriging technique which supposes that the processes have a trend with fixed linear or nonlinear equation. In this work we derive the universal Kriging equations in matrixes form which can easily be implemented by computer. Also here we identify the variogram model and trend model. The application is given in example that worked out on real data. The predicted results are very near to the real data with error of prediction is given
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.