ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام المحاكاة لتقدير أنموذج...>الوصف

استخدام المحاكاة لتقدير أنموذج الانحدار اللامعلمي الضبابي

العنوان بلغة أخرى: Estimation Nonparametric Fuzzy Regression Model Using Simulation
المصدر: مجلة الإدارة والاقتصاد
الناشر: الجامعة المستنصرية - كلية الإدارة والاقتصاد
المؤلف الرئيسي: حسين، محمد جاسم محمد (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mohammed, Mohammed Jasim
مؤلفين آخرين: عباس، مؤيد سلمان (م. مشارك)
المجلد/العدد: س41, ع115
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 234 - 244
ISSN: 1813-6729
رقم MD: 926912
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الدالة الرياضية | المحاكاة | الانحدار اللامعلمي الضبابي
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: في هذا البحث تم استخدام ثلاثة أساليب للتمهيد (أسلوب التمهيد الخطي الموضعي وأسلوب تمهيد النواة وأسلوب الجوار الأقرب-k) لتقدير أنموذج الانحدار اللامعلمي الضبابي. أذ مُثل المتغير المعتمد باستخدام الأعداد الضبابية المثلثية (Fuzzy-Triangular-Numbers) وتم الاعتماد على مقياس المسافة للأعداد الضبابية والمقترح من قبل (Diamond) ويتم استخدام طريقة التمهيد الأمثل الطبيعي (Normal Optimal Smoothing) لاختيار القيمة المثلى لمعلمة التمهيد (h) حيث تم تضبيبها لملائمة الانموذج اللامعلمي الضبابي. ولبيان أفضل أسلوب للتمهيد يتم استخدام المحاكاة للمقارنة ما بين تلك الأساليب باستخدام معيار التحيز لمعرفة أفضل مُقدر لتمثيل البيانات المولدة عن طريق أسلوب المحاكاة. وعند دوال النواة المعتمدة والمقترحة، وتبين من خلال معيار المقارنة بأن أقل قيمة لهذا المعيار كانت عند استعمال أسلوب الجوار الأقرب-k وعند دالة النواة (Gaussian).

In this research, three techniques of smoothing were used, local linear smoothing, kernel smoothing, k-Nearest Neighbor to estimate the model of the Fuzzy nonparametric regression. A dependent variable was represented by using Fuzzy Triangular Numbers. Based on the distance measure for the Fuzzy numbers which proposed by (Diamond) and we used the normal optimal smoothing method to select the optimal value of the smoothing parameter (h) where it was Fuzzified to fit the Fuzzy nonparametric model. In order to demonstrate the best technique of smoothing, the simulation was used to compare these techniques using the (bias) criterion to determine the best estimate of the data generated by the simulation method and at the approved and proposed kernel functions. The comparison criterion showed that the lowest value of this criterion was when using the k-nearest neighbor technique at kernel functions (Gaussian).
ISSN: 1813-6729

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.