ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > نمذجة بعض الظواهر المناخية بنم...>الوصف

نمذجة بعض الظواهر المناخية بنماذج VARMA

العنوان بلغة أخرى: ModelingSome Weather Phenomenaby Vector ARMA
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: إسماعيل، حسناء أحمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: مطر، ظافر رمضان (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 59 - 82
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 978820
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الظواهر الطبيعية | المناخ | الظواهر المناخية | العراق | المجتمع العراقي | مدينة الموصل | مستخلصات الأبحاث
كلمات المؤلف المفتاحية:
نماذج VARMA | نماذج متجه ARMA | الموسمية الضريبية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: من المعروف جيدا أن توظيف العلاقات المتداخلة والمتشابكة بين الظواهر المتعددة تقدم نمذجة أكثر دقة من تلك التي يتم الحصول عليها بمعاملة كل ظاهرة على حدة. وفي هذا البحث يتم تحليل العلاقة المتداخلة لثلاث ظواهر في مجال الأنواء الجوية، وهي المعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى والمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة الصغرى والمعدلات الشهرية للتبخر في مدينة الموصل من خلال منظومة مكونة من 3 معادلات باستخدام أنموذج متجه ARMA، ولغرض التحليل تم استخدام بيانات شهرية للمدة من شهر كانون الثاني 1981 ولغاية كانون الأول 2010 مع إبقاء الشهور العشرة الأخيرة من عام 2010 كعينة بعدية Out of Sample لأغراض المقارنة مع التنبؤات التي يتم الحصول عليها، ثم إيجاد الأنموذج الأفضل للتنبؤ من خلال الاعتماد على معيار MSE. وتم التوصل إلى أن أنموذج متجه ARIMA (1,0,0) *(0,1,1)12 هو الأفضل في تمثيل البيانات قيد الدراسة، بالاعتماد على معيار SIC. واستخدمت البرمجية الجاهزة المتخصصة في مجال المتسلسلات الزمنية SCA في الحصول على نتائج التطبيق.

It is well known that employing the overlapping and interlocking relations among multiple phenomena offers modeling that is more accurate than these which are obtained by analyze each phenomena separately. In this research interrelationship for three phenomena that appear in the Meteorology analyzed which are monthly averages for the maximum temperatures, monthly averages for minimum temperatures and monthly averages for evaporation, through a system of three equations by using the Vector ARMA Model. For the purpose of analysis, we used monthly data for the period from January 1981 to December 2010 while keeping the last ten months of 2010 out of the sample for the purposes of comparison. within predictions that are obtained . We then found the best model for prediction upon MSE criterion. and it was conduced that the vector ARIMA(1,0,0)*(0,1,1)12 was the best to represent the data upon SIC criteria. We used package software SCA which is specialized in the field of time series to obtain the results of the application.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.