SUST Repository

دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الإصطناعية ومنهجية بوكس – جنكز في التنبؤ بإستهلاك الطاقة الكهربية – ولاية الخرطوم

Show simple item record

dc.contributor.author مسمار, أمير حسين حمد
dc.contributor.author مشرف, صديق محمد احمد شاهين
dc.date.accessioned 2016-09-04T08:01:36Z
dc.date.available 2016-09-04T08:01:36Z
dc.date.issued 2016-08-10
dc.identifier.citation مسمار, أمير حسين حمد . دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الإصطناعية ومنهجية بوكس – جنكز في التنبؤ بإستهلاك الطاقة الكهربية – ولاية الخرطوم / أمير حسين حمد مسمار ؛ صديق محمد احمد شاهين .- الخرطوم : جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا ،كلية العلوم ، 2016 .- 58ص :ايض ؛28سم .- دكتوراة en_US
dc.identifier.uri http://repository.sustech.edu/handle/123456789/14087
dc.description دكتوارة en_US
dc.description.abstract نجد ان التنبؤ باستهلاك الطاقة الكهربية ضروري حتى نتمكن من استغلال الموارد المتاحة بأفضل الطرق الممكنة . ولصياغة النموذج اتبعنا تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية كمنهجية جديدة للتنبؤ ومقارنتها مع منهجية بوكس –جنكنز في تحليل السلاسل الزمنية واستخدمنا البيانات السنوية لاستهلاك الطاقة الكهربية لولاية الخرطوم كدراسة حالة للفترة من 1982م الي 2014م وتم التحليل باستخدام برنامج التحليل الإحصائي (SPSS &MATLAB) . وتم التوصل الي نموذج بواسطة منهجية بوكس - جنكنز من خلال اربع خطوات هي التعرف علي النموذج وتقدير النموذج وفحص النموذج واخيرا التنبؤ به ومن خلال تلك الخطوات خلصنا الي ان النموذج المناسب للبيانات هو نموذج الانحدار الذاتي ARIMA(1.2.0) وذلك بعد استخدام معيار متوسط نسبة مربع الخطاء ومعيار متوسط نسبة الخطأ المطلق . ومن خلال بيانات الاستهلاك للطاقة الكهربية لولاية الخرطوم منذ الفترة 1982-2014م المأخوذة من هيئة الكهرباء . باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية تم التوصل التنبؤات بواسطة سته خطوات من بينها استخدام 70%من البيانات للتدريب حوالي 23 مشاهدة من السلسلة الزمنية واستخدام 15% حوالى 5 مشاهدات لاجل التحقق واستخدام 15% حوالى 5 مشاهدات ومن ثم تدريب الشبكة و إعادة التدريب للوصول إلى أقل مربع خطأ وباستمرار المحاولات تتمكن الشبكة من الحصول علي الاوزان المناسبة والتي تمكننا من الحصول على مخرجات والتنبؤات المناسبة . اخيرا تمت المقارنة بين التنبؤات المتحصل عليها بواسطة منهجية بوكس – جنكنز وتقنية الشبكات العصبية الاصطناعية عن طريق استخدام معيار متوسط نسبة مربع الخطاء ومعيار متوسط نسبة الخطأ المطلق ومعيار متوسط مربع الاخطاء ومعيار متوسط الانحراف المعياري والتي وضحت تفوق تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية علي منهجية بوكس - جنكنز كما تم ايجاد التنبؤات من العام 2015 الي العام 2020م لكل من الاسلوبين لذا نوصي باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بالسلاسل الزمنية المختلفة. en_US
dc.description.sponsorship جامعة السودان للعلوم والتكنلوجيا en_US
dc.language.iso other en_US
dc.publisher جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا en_US
dc.subject الإحصاء التطبيقي en_US
dc.subject الشبكات العصبية الإصطناعية en_US
dc.subject منهجية بوكس – جنكز en_US
dc.subject الطاقة الكهربية en_US
dc.title دراسة مقارنة بين الشبكات العصبية الإصطناعية ومنهجية بوكس – جنكز في التنبؤ بإستهلاك الطاقة الكهربية – ولاية الخرطوم en_US
dc.title.alternative A Comparative Study between Artificial Neural Networks Methodology and Box- Jenkins to Predict the Consumption of Electrical Energy –Khartoum State en_US
dc.type Thesis en_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Share

Search SUST


Browse

My Account