ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







تحليل ونمذجة السلسلة الزمنية لتدفق المياه الداخلة الى مدينة الموصل : دراسة مقارنة

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: مطر، ظافر رمضان (مؤلف)
مؤلفين آخرين: إلياس، انتصار إبراهيم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 18
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 1 - 32
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 421179
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
المستخلص: يقدم هذا البحث مطابقة لنموذج شبكات عصبية ومقارنة التكهنات الناتجة مع تلك المستحصلة من طريقة بوكس- جنكنز، وقد استخدمت بيانات السلسلة الزمنية للتدفق الشهري لمياه نهر دجلة الداخلة الى مدينة الموصل للفترة من 1950- 1995 لإنجاز عملية المقارنة. إن عمل التكهن من خلال اسلوب بوكس- جنكنز وأسلوب الشبكات العصبية لا يعني العمل ضمن مجالين مختلفين أو متنافسين بل على العكس من ذلك فان اختيار معمارية الشبكات العصبية الملاءمة يتطلب استخدام مهارات النمذجة الإحصائية، وفيما يتعلق بالتطبيق فقد أعطى أسلوب بوكس – جنكنز تكهنات لأشهر عام 1995أكثر ملاءمة من تلك التي قدمها أسلوب الشبكات العصبية، وقد استخدمت البرامج الجاهزة Minitab و SPSS في الجانب الإحصائي والبرنامج الجاهز Alyuda في جانب الشبكات العصبية.

This paper presents fits for neural network model , and comparative resulting forecasts with those obtained from Box- Jenkins Method. We use time series data of Tigris's monthly flow into Mosul city from 1950-1995. To perform a comparative . forecasting work through the Box-Jenkins and neural network doesn't mean working with two different or competing aspect ; on the contrary choosing a proper architecture of neural net works requires using the skills of statistical modeling . As for application , Box-Jenkins Method has given more appropriate forecasts than those given by feed forward artificial neural network . We used Minitab and SPSS programs in the statistical aspect and Alyuda program in the neural network aspect.

ISSN: 1680-855X
البحث عن مساعدة: 635966