ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







المقارنة بين آلة الدعم الموجه للانحدار وأسلوب الانتشار الخلفي للشبكة العصبية : دراسة تطبيقية على تدفق مياه نهر دجلة في مدينة الموصل

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: صديق، رضوان يوسف (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الشلاوي، أحمد نجم شيت (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع24
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 114 - 130
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 635857
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: فكرة البحث هي تبني أسلوب آلة دعم الموجه في التقدير والتنبؤ لنماذج الانحدار ومقارنته مع إحدى الشبكات العصبية المتعددة الطبقات neural network ذات الانتشار العكسي back- propagation وبيان مميزاته وإمكانية استخدامه في التطبيقات العلمية موضحين مدى دقته بالتنبؤ مقارنة مع الشبكات العصبية باستخدام مقياس متوسط مربعات الأخطاء mean square errors (MSe)، وقد استخدمت بيانات السلسلة الزمنية للتدفق الشهري لكميات مياه نهر دجلة عند بداية دخوله إلى مدينة الموصل للفترة من (1950-1995) لانجاز عملية المقارنة وباستخدام البرنامجين الجاهزين برنامج (MATLAB,v2011) وبرنامج R.

The idea of this research is based on adopting Support Vector Machine for Regression (SVR) in estimating and predicting regression models and comparing it with one of the multi layer neural network that has back propagation((MLP). Therefore ,this will lead to demonstrate the advantages and possibility to use it in scientific application by illustrating how it is accurate in comparison with the ((MLP) by using Mean Square Errors(MSe) . The time sequence data are that used for month flow for the water from Tigris that incomes in to Mosul city for the period between (1950-1995) to accomplish the comparison process by using the employment of two computers softwares.

ISSN: 1680-855X