ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

الشبكات العصبية الاصطناعية ANN كطريقة للتنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية لمدينة تلمسان : دراسة مقارنة

العنوان بلغة أخرى: Artificial Neural Network A Way To Predict Power Consumption of Tlemcen City: A Comparative Study
المصدر: مجلة اقتصاديات المال والأعمال
الناشر: المركز الجامعي عبدالحفيظ بوالصوف ميلة - معهد العلوم الاقتصادية والتجارية وعلوم التسيير
المؤلف الرئيسي: جباري، لطيفة (مؤلف)
المجلد/العدد: ع3
محكمة: نعم
الدولة: الجزائر
التاريخ الميلادي: 2017
الشهر: سبتمبر
الصفحات: 101 - 119
DOI: 10.37170/1986-000-003-007
ISSN: 2543-3784
رقم MD: 955008
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التنبؤ | الطاقة الكهربائية | منهجية Box And Jenkins | الشبكات العصبية الاصطناعية | Forecasting | Electric Power | The Box And Jenkins Methodology | Artificial Neural Network
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

46

حفظ في:
المستخلص: تهدف هذه الدراسة إلى تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربائية لمدينة تلمسان، ومقارنتها بأشهر طريقة إحصائية استخدمت في هذا المجال والمعروفة بمنهحية Box and Jenkins مقارنة النتائج خلصت هذه الدراسة إلى الأهمية البالغة لاستخدام ANN مقارنة بالطريقة الإحصائية نظرا للنتائج والقريبة من الواقع. أما عن البرمجيات فقد استخدمنا برنامج eviews2 بالنسبة للنمذجة الإحصائية، وweka3 الجزء المتعلق بالشبكات العصبية الاصطناعية.

The aim of this study is to apply artificial neural network(a model of artificial intelligence) to predict the consumption of electric power for the city of Tlemcen, and compare it with the most famous statistical method used in this field known as the Box and Jenkins methodology. This study concluded that it is very important to use ANN compared to the statistical method because of its realistic results. As for software, we used the eviews program for statistical modeling and WEKA in artificial neural networks section.

ISSN: 2543-3784