ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام نماذج السلاسل الزمنية...>الوصف

استخدام نماذج السلاسل الزمنية الهجينة وغير الهجينة للتنبؤ بإعداد المسافرين لمطار بغداد الدولي

العنوان المترجم: Using Hybrid and Non-Hybrid Time Series Models to Predict the Passengers Numbers for Baghdad International Airport
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: عبدالعزيز، بثينة عبدالجادر (مؤلف)
مؤلفين آخرين: حسن، علي أحمد (م. مشارك)
المجلد/العدد: س39, ع109
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2016
الصفحات: 299 - 319
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 803793
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السلاسل الزمنية الهجينة | السلاسل الزمنية غير الهجينة | التنبؤات المستقبلية | الأنموذج الهجين | مطار بغداد الدولى
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يعد التنبؤ في السلاسل الزمنية من الموضوعات المهمة في الأساليب الإحصائية ولكافة المجالات الحيوية إذ يساعد الإدارات في التخطيط الاقتصادي والاستراتيجي واتخاذ القرارات المستقبلية، لذا تناول هذا البحث دراسة لاستخدام نماذج السلاسل الزمنية الهجينة المتولدة من دمج أنموذج ARIMA مع أنموذج الشبكات العصبية المتعددة الطبقات أو بالعكس على فرض أن السلسلة تضم المركبتين الخطية وغير الخطية إذ يستعمل أنموذج ARIMA لتمثيل المركبة الخطية للسلسلة الزمنية وأنموذج الشبكات العصبية المتعددة الطبقات لتمثيل المركبة غير الخطية للسلسلة إذ أن الأنموذج الهجين الأول (ARIMA-ANN) والثاني (ANN-ARIMA) وقد تم استخدام هذين النموذجين مع النماذج المفردة للتنبؤ بأعداد المسافرين في مطار بغداد الدولي لغرض المقارنة بين هذه النماذج من خلال جملة من المقاييس الإحصائية وقد أظهرت النتائج المستخرجة تفوق الأنموذج الهجين (ANN-ARIMA) على النماذج الأخرى لامتلاكه أقل القيم لهذه المقاييس وقد تم استخدامه لحساب التنبؤات المستقبلية لأعداد المسافرين للفترة الزمنية من أيلول/2015 ولغاية كانون الأول/2016 وبشكل شهري، وقد تم تحليل البيانات واستخراج النتائج بالاعتماد على البرامج الإحصائية الجاهزة (Minitab 16, SPSS 19).

Prediction in time series is one of the most important topics in statistical procedures and all vital areas it can help managements in the economic and strategic planning and decision-making. This research use time series hybrid models generated from the integration of Box- Jenkins (ARIMA) model and multi-layered neural networks as The first hybrid model (ARIMA-ANN) and second (ANN-ARIMA) model and assuming series includes two components linear and non-linear with the single models such as Box- Jenkins model in which time series is a linear combination , and multi-layered neural networks in which time series has a nonlinear combination to predict the number of passengers in International Baghdad Airport, when comparing these models through a number of statistical criteria, they show that the hybrid model (ANN-ARIMA) is the superior model because it has lower values of these criteria, and it has been used to calculate the prediction of passenger numbers for the time period from September 2015 until December 2016 , where the data were analyzed and the results were obtained based on the statistical programs package (Minitab 16, SPSS 19).
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.