ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارمنة بين أسلوبى الشبكات الع...>الوصف

مقارمنة بين أسلوبى الشبكات العصبية الاصطناعية والمربعات الصغرى للنماذج الخطية وغير الخطية مع التطبيق

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: العكاش، صفوان ناظم راشد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Akash, Safwan N. R
مؤلفين آخرين: رشيد، خيري بدل (م. مشارك) , زكي، عزة حازم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 21
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 246 - 265
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422634
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
التحليل الاحصائى | الاحصاء | الاساليب الاحصائية | الشبكات العصبية الاصطناعية | الخوارزمية | الانحدار الخطى | تنقية المياه | مياه الشرب
رابط المحتوى:
PDF (صورة)      PDF (نص)      HTML
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

50

حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم استخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير معلمـات نموذج الانحدار الخطي المتعدد، إذ تم وضع خوارزمية لهذا الغرض كما تم توضيح آليـة عمل الشبكات العصبية في النماذج غير الخطية ، ولغرض اختبار كفاءة هذا الأسلوب في التقدير تمت مقارنته مع احد الأساليب التقليدية المعروفة وهو أسلوب المربعات الصغرى، إذ اثبت أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية كفاءة عالية في التقدير وذلك لامتلاكـه اقل متوسط مربعات خطأ.

In this research we used Artificial Neural Networks approach to estimate parameters of multiple regression linear model, we put algorithm to estimate the parameters of linear and non linear regressions models, so check the efficiency of this method, which is compared with results of the known traditional approaches, the used least square, that an a proved high efficiency in estimation becaused it has the least mean square error.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.