Abstract:
تناولت هذه الدراسة مقارنة دقة التنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات باستخدام نماذج دالة التحويل ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية بالتطبيق علي بيانات مولدة عبارة عن سلاسل زمنية ثنائية المتغيرات ذات المدي القصير(40 مشاهدة ) , وذات المدي الطويل نسيبا (80 مشاهدة ) , وذات المدي الطويل (200 مشاهدة ) , وكذلك تم التطبيق علي البيانات اليومية للكمية المولدة من الكهرباء وكمية المياه بمحطة خزان سنار في الفترة الزمنية ( 1 يناير 2013 – 30 يونيو 2013 م ) .
تتمثل أهمية هذه الدراسة في معرفة النموذج أكثر دقة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات بعد مقارنة نماذج دالة التحويل ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية .
وتهدف هذه الدراسة إلي المقارنة في دقة التنبؤ بين نماذج دالة التحويل ونماذج الشبكات العصبية الاصطناعية بالاستفادة من أسلوب المحاكاة في توليد سلاسل زمنية متعددة المتغيرات مختلفة في حجم المشاهدات للتعرف أكثر علي دقة التنبؤ .
إن فرضيات هذه الدراسة تتمثل في التالي :
السلاسل الزمنية المولدة ثنائية المتغيرات مستقرة .
السلسلة الزمنية ثنائية المتغيرات للكمية المولدة من الكهرباء وكمية المياه بمحطة خزان سنار مستقرة .
نماذج دالة التحويل أدق في التنبؤ من نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية .
وأتبع البحث المنهج الاحصائي الوصفي لوصف متغيرات الدراسة , والمنهج الاحصائي التحليلي للوصول الي نتائج الدراسة باستخدام البرامج Spss21 , STATISTICA, Excel , MATLAB .
ومن أهم النتائج التي توصلت إليها هذه الدراسة ما يلي :
السلاسل الزمنية المولدة ثنائية المتغيرات مستقرة .
السلسلة الزمنية ثنائية المتغيرات للكمية المولدة من الكهرباء وكمية المياه بمحطة خزان سنار .
نماذج دالة التحويل المقدرة تتصف بالدقة وملائمة للبيانات المدروسة وكذلك نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية تتصف بالدقة وملائمة للبيانات المدروسة .
نماذج دالة التحويل أكثر دقة في التنبؤ من نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية في البيانات المدروسة وذلك لأن قيم متوسط الخطأ المطلق في كل نماذج دالة التحويل أقل من قيم متوسط الخطأ في نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية .
وتوصي الدراسة بالتالي :
استخدام نماذج دالة التحويل للتنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات .
عمل المزيد من الدراسات في نماذج دالة التحويل ومقارنتها بنماذج أخري لمعرفة النماذج الأكثر دقة .
