مقارنة التنبؤ باستخدام شبكة الانحدار العصبية المعممة  بأسلوب الشبكات العصبية وتحليل الانحدار

المصدر:	المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر:	جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي:	الجمال، زكريا يحيى نورى (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية):	El-Gammal, Zakaria Yahya
مؤلفين آخرين:	صابر، عمر وفيق (م. مشارك)
المجلد/العدد:	ع 21
محكمة:	نعم
الدولة:	العراق
التاريخ الميلادي:	2012
الصفحات:	234 - 245
ISSN:	1680-855X
رقم MD:	422614
نوع المحتوى:	بحوث ومقالات
اللغة:	العربية
قواعد المعلومات:	EcoLink
مواضيع:	البيانات الاحصائية \| الاحصاء \| الاساليب الاحصائية \| الانحدار الخطى \| التحليل الاحصائى \| شبكات المعلومات \| استشراف المستقبل
رابط المحتوى:	PDF (صورة) PDF (نص) HTML

63

المستخلص:	تم في هذا البحث استخدام أسلوب مهجن بـين الـشبكات العـصبية الاصـطناعية ونموذج الانحدار الخطي، إذ تم توضيح آلية عمل هذا الأسلوب المهجن ومقارنتـه مـع نماذج الشبكات العصبية ونموذج الانحدار الخطي لمعرفة مدى كفـاءة هـذا الأسـلوب. وباستخدام معيار متوسط مربعات الخطأ ثبتت كفاءة هذا الأسلوب المهجن وهو ما يطلـق عليه أسلوب شبكة الانحدار العصبية المعممة مقارنة مع النموذجين المستخدمين من خلال تجارب المحاكاة وتطبيق الأمثلة الواقعية. In this paper, we use a hybrid technique from artificial neural network and linear regression model. We explain how this hybrid technique works and compare it with neural network and linear regression model. To show how well done, we used the Mean Square Error (MSE) criteria through using simulation and real examples, we show that this hybrid technique, generalized regression neural network has minimum value of MSE.
ISSN:	1680-855X
البحث عن مساعدة:	775620