LEADER |
02494nam a22002297a 4500 |
001 |
1070785 |
041 |
|
|
|a ara
|
044 |
|
|
|b العراق
|
100 |
|
|
|a العكاش، صفوان ناظم راشد
|g Al-Akash, Safwan N. R
|e مؤلف
|9 227405
|
245 |
|
|
|a مقارمنة بين أسلوبى الشبكات العصبية الاصطناعية والمربعات الصغرى للنماذج الخطية وغير الخطية مع التطبيق
|
260 |
|
|
|b جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
|c 2012
|
300 |
|
|
|a 246 - 265
|
336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
520 |
|
|
|a 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.
|b 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.
|
653 |
|
|
|a التحليل الاحصائى
|a الاحصاء
|a الاساليب الاحصائية
|a الشبكات العصبية الاصطناعية
|a الخوارزمية
|a الانحدار الخطى
|a تنقية المياه
|a مياه الشرب
|
700 |
|
|
|9 229497
|a رشيد، خيري بدل
|e م. مشارك
|
700 |
|
|
|a زكي، عزة حازم
|g Zaki, Azzah Hazem
|e م. مشارك
|9 233412
|
773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 012
|e Iraqi Journal of Statistical Science
|l 021
|m ع 21
|o 1147
|s المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
|v 000
|x 1680-855X
|
856 |
|
|
|u 1147-000-021-012.pdf
|
930 |
|
|
|d y
|p y
|q y
|
995 |
|
|
|a EcoLink
|
999 |
|
|
|c 422634
|d 422634
|