استخدام نماذج بوكس – جينكز ونماذج للشبكات العصبية للتنبؤ بكمية فيضان نهر النيل

محجوب, خديجة عمر السيد

dc.contributor.author	محجوب, خديجة عمر السيد
dc.date.accessioned	2015-01-15T07:39:23Z
dc.date.available	2015-01-15T07:39:23Z
dc.date.issued	2014-04-10
dc.identifier.citation	محجوب,خديجة عمر السيد .استخدام نماذج بوكس – جينكز ونماذج للشبكات العصبية للتنبؤ بكمية فيضان نهر النيل/خديجة عمر السيد محجوب؛رفيدة محمد العبيد.-الخرطوم:جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا,كلية العلوم,204.-55ص:ايض؛28سم.-ماجستير	en_US
dc.identifier.uri	http://repository.sustech.edu/handle/123456789/9962
dc.description	بحث	en_US
dc.description.abstract	ويعتبر تحليل السلاسل الزمنية واحدا من المواضيع الإحصائية المهمة في توضيح الظواهر التي تحدث خلال فترة محددة من الزمن. انها تهدف الى الحصول على وصف دقيق للسلسلة وبناء نموذج مناسب لتفسير سلوكها، ومن ثم استخدام نتائج للتنبؤ السلوك من سلسلة في المستقبل. ويتناول هذا البحث الشبكات العصبية الاصطناعية نماذج عند استخدام بيانات السلاسل الزمنية يتم تطبيق الدراسة باستخدام بيانات فيضانات النيل. نتائج أهمها: 1 - أول نموذج أجل AR (1) هو نموذج مناسب لتحليل البيانات فيضان النيل. 2- النيل الفيضانات الماء بيانات ثابتة. 3- شبكات التنبؤ العصبي هو أفضل نموذج للتنبؤ من استخدام بوكس جينكينز. التوصيات التالية قد تم التوصل إلى: 1 - ونحن نوصي باستخدام نماذج الشبكات العصبية في تحليل السلاسل الزمنية. 2 التي تستخدم والشبكات العصبية لبيانات السلاسل الزمنية التحليل متعدد المتغيرات.	en_US
dc.description.sponsorship	جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا	en_US
dc.subject	الإحصاء التطبيقي	en_US
dc.subject	نماذج بوكس	en_US
dc.subject	الشبكات العصبية	en_US
dc.subject	جينكز	en_US
dc.subject	فيضان نهر النيل	en_US
dc.title	استخدام نماذج بوكس – جينكز ونماذج للشبكات العصبية للتنبؤ بكمية فيضان نهر النيل	en_US
dc.title.alternative	Using Box - Jenkins Models and Neural Networks in Forecasting of the Amount of Flooding of the Nile	en_US
dc.type	Thesis	en_US