ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > مقارنة أداء التنبؤ بين بعض الش...>الوصف

مقارنة أداء التنبؤ بين بعض الشبكات العصبية الاصطناعية ومنهجية " بوكس - جنكنز " مع التطبيق

العنوان بلغة أخرى: Comparison Performance Prediction between Some Artificial Neural Networks (Box Jenkins) Methodology with Application
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: صليوا، رهاد عماد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: البدراني، ظافر رمضان مطر عزيز (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع28
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 51 - 76
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 990987
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
منهجية بوكس | الشبكات الاصطناعية | الشبكات العصبية
كلمات المؤلف المفتاحية:
المتسلسلات الزمنية | منهجية " بوكس - جنكنز " | التنبؤ | الشبكات العصبية الاصطناعية | خوارزمية التعلم | شبكات التغذية العكسية (NARX & ELNN) | شبكة التغذية الامامية (FFNN)
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تم في هذا البحث مقارنة دقة التنبؤ بين الطريقة الإحصائية للمتسلسلات الزمنية المتمثلة بمنهجية (بوكس- جنكنز)، وبعض الشبكات العصبية الاصطناعية التي اختلفت فيما بينها من حيث وجود التغذية المتكررة في هيكليتها من عدمه، وهي Feed forward Neural (FFNN) Nonlinear (NARX), Elman Neural Network (ENN), Network Autoregressive With Exogenous Input، وذلك بالتطبيق على بيانات المعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى لمدينة الموصل للأعوام (2009- 1983) التي بلغ عددها 324 مشاهدة، إذ تم الإبقاء على 12 مشاهدة بوصفها عينة مبتورة (Truncated Sample) للمقارنة مع قيم التنبؤ التي يتم الحصول عليها من الطريقتين كلتيهما، وقد بينت نتائج التنبؤ أن أداء الشبكات العصبية ذات التغذية المتكررة أفضل من غيرها ومن أداء منهجية (بوكس- جنكنز).

This paper compares a prediction accuracy between the statistical time series method that use (Box – Jenkins) methodology, and some artificial neural networks, which differ from them through the feedback in their structure. These networks are Feed Forward Neural Network (FFNN), Elman Neural Network (ENN), and Nonlinear Autoregressive with Exogenous Input (NARX). By using a set of data, the average monthly maximum temperatures in Mosul for the years (1983– 2009), which numbered 324 observations, twelve observations were kept as Truncated samples in order to compare with the results of prediction models for the above two methods. The results of prediction with performance of neural networks with feedback is better than others, and the performance methodology of (Box - Jenkins).
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.