ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارنة بين التقنية المكيفة و ا...>الوصف

مقارنة بين التقنية المكيفة و الشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي في السلاسل الزمنية

المصدر: تنمية الرافدين
الناشر: جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: الصفاوي، صفاء يونس (مؤلف)
مؤلفين آخرين: مصطفى، مثينة عبدالله (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 29, ع 88
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2007
الصفحات: 177 - 192
ISSN: 1609-591X
رقم MD: 422533
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الحاسبات الإلكترونية | السلاسل الزمنية | التوقعات المستقبلية | الشبكات العصبية الاصطناعية | الأساليب الإحصائية | شبكات المعلومات
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

28

حفظ في:
المستخلص: شهدت الآونة الأخيرة اهتماما واسعا بدراسة السلاسل الزمنية، ومن الطرائق الشائعة في تحليل السلسلة الزمنية والتنبؤ بالقيم المستقبلية لها هي طريقة التنقية المكيفة. ومع تطور استخدام علوم الحاسبات في تحليل السلاسل الزمنية فقد ظهرت طرائق حديثة، ومنها استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ. يهدف هذا البحث إلى مقارنة التنقية المكيفة للنماذج المختلطة ARMA (p.q) والشبكات العصبية ذات الانتشار العكسي للخطأ، إذ تم اعتماد متوسط مربعات الخطأ MSE ومعدل القيم المطلقة للأخطاء MAEومعدل القيم المطلقة ل نسب الأخطاء MAPE معايير إحصائية للمفاضلة بينهما.

An increasing interest in studying the time series has been recently regarded. One of the potential methods in analyzing the time series and forecasting the future values is the adaptive filtering. A modern method of analyzing time series is the artificial networks in forecasting. The purpose of current paper is to compare the adaptive filtering ARMA (p,q) model with Back propagation neural networks. The mean square error, mean absolute error and mean absolute percentage has been adopted as a statistical criteria mean to find the best one and get a good result. Application was done on alive births of males' data of Mosul city using ANNs, and AF techniques.
ISSN: 1609-591X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.