ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







مقارنة التنبؤ باستخدام نماذج دالة التحويل ونماذج الأنماط المتماثلة المضببة مع التطبيق

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: حياوي، هيام عبدالمجيد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): H., Hiam Abdalmajeed
مؤلفين آخرين: محمد، شرين تركى (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 22
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2012
الصفحات: 98 - 120
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 422830
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
المستخلص: يعد التنبؤ بالسلاسل الزمنية من المواضيع التي تلاقي اهتماماً كبيراً وواسعاً لدى البـاحثين في الوقت الحاضر لما له من أهمية في شتى المجالات وخصوصاً عند دراسة الظواهر الطبيعيـة . تعامل البحث الحالي مع التنبؤ بطريقتين أولاهما تقنية الأنماط المتماثلة المضببة التي استخدم فيها ثلاث خوارزميات الأولـى خوارزميـة (Singh،2001) وخوارزميـة (الطـائي ، 2010) أمـا الخوارزمية الثالثة فهي خوارزمية مطورة جمعت بين الخوارزميتين فضلاً عـن إجـراء بعـض التعديلات مما أدى إلى إعطاء نتائج أفضل من كلتا الخوارزميتين ،والطريقة الثانية التنبؤ باستخدام نماذج السلاسل الزمنية المتعددة والتي تسمى ايضاً بنماذج دالة التحويل. ويتم تطبيق الطرائق المذكورة على البيانات الشهرية للسلسلة الزمنية لمياه نهر دجلة في مدينة الموصل لسنة 2010 وتم اخذ خمسة متغيرات والمتمثلة بالعكورة (Turbidity) التي تمثل متغيـر الإخراج، أما متغيرات الإدخال فتمثلت بدرجة التركيز الهيدروجيني(PH) و المتطلب الكيميـاوي للأوكسجين(C.O.D) والأملاح الصلبة الكلية المذاب (T.D.S) والتوصيل الكهربـائي (25. E.C). وباستخدام معايير ضبط دقة التنبؤ تبين أن نماذج دالة التحويل تعطي نتائج أدق من الخوارزميـة المطورة .

Prediction of time series is the most important and widest spread for researcher nowadays، for it's importance in different approaches ،especially study of natural phenomena .This study deals with the prediction of fuzzing pattern matching models which use three algorithms;(Singh،2001) algorithms ،(Altai،2010) algorithms ،while the third algorithm is an evolution algorithm which combined the two algorithms، in addition we make some correction which leads to give a better results than both algorithms and also the prediction of multiple time series models used which called transfer function models . These methods were applied on the monthly data of time series for Tigris river in Mosul city for the year 2010، we take five variables represented by Turbidity as an output variable while input variables were represented by PH value ، Chemical oxygen demand ، Total dissolved solids and Electrical conductivity، and by using prediction criteria of fixed or exact adjustment، The results show that the transfer function models give more exact results than evolution algorithm.

ISSN: 1680-855X