ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تقدير الطلب على الطاقة الكهربا...>الوصف

تقدير الطلب على الطاقة الكهربائية للقطاع السكني في محافظة نيتوي للسنوات من 2004 - 2016 باستخدام المكونات غير المشاهدة

العنوان بلغة أخرى: Expected demand for ElectricityResidential sectorin Ninevehgovernorate for the period (2004-2016) using Unobserved Components Model
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: عبدالله، محمود حمدون (مؤلف)
المجلد/العدد: ع27
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2018
الصفحات: 121 - 136
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 978850
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
السياسة الإقتصادية | التنمية الإقتصادية | النمو الإقتصادي | التنمية المستدامة | الكثافة السكانية | الموارد البشرية | الطاقة الكهربائية | القطاع السكني | العراق | المجتمع العراقي | محافظة نيتوي | مستخلصات الأبحاث
كلمات المؤلف المفتاحية:
نموذج المكونات غير المتشابهة | نمذجة الإتجاه | نمذجة الدورية
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: اهتم هذا البحث بدراسة الطاقة الكهربائية في محافظة نينوى بواقع (96) شهراً وللمدة من 2004 ولغاية 2012، أظهر التحليل الإحصائي للبيانات المدروسة بأنها تحوي على التأثيرات الموسمية والاتجاه العام وكذلك العشوائية، تم استخدام نموذج المكونات غير العشوائية (UCM) (Unobserved Components Model) في تحليل السلسلة المدروسة والتنبؤ لمدة مستقبلية، إذ تم التنبؤ للمدة من 2012 ولغاية 2016. وبالاعتماد على إحصاءات حسن التوفيق لأخطاء التنبؤ، فقد تبين حسن مطابقة النموذج للبيانات المستخدمة في البحث.

This paper investigates studied the reality of the total monthly demand of Nineveh Province electricity for the period of (96) months between (2004 -2012). The statistical analyses of the studied data showed that there is seasonal effective, general trend and random pattern. The Unobserved Components Model (UCM) was used in the series analysis and forecasting for four years’ prediction till 2016 was adopted. Depending on the statistics Goodness of fit using forecasting errors, fortunately it turn out to be a good fitting for the data model used in the research.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.