|
المجلد |
مجلة جامعة الأزهر , سلسلة العلوم الإنسانية , ديسمبر 2018 , مجلد20, عددعدد خاص (A) |
|
تاريخ النشر |
2018 |
|
عنوان البحث |
دراسة مقارنة لنموذجي ARIMA و ANN للتنبؤ بأسعار السكر العالمية |
|
ملخص البحث |
ملخص:
تناول هذا البحث أسلوبين من أساليب تحليل بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، حيثُ هدف باستخدام الأسلوبين إجراء مقارنة بين نماذج بوكس وجينكز Box and Jenkins وأسلوب الشبكات العصبية Artificial Neural Networks (ANN) للتنبؤ بأسعار السكر العالمية، من خلال دراسة وتحليل بيانات السلسلة الزمنية لمؤشر أسعار السكر العالمية خلال الفترة الزمنية يناير 1988 وحتى يناير 2018. حيث تمَّ المفاضلة بين النماذج المقدرة من خلال استخدام خمسة معايير إحصائية.
وتَوصّل البحث إلى أنَّ النموذج الأمثل لتمثيل البيانات من بين نماذج ARIMA هو النموذج (0.1.1) ARIMA ، وتمَّ اختيار هذا النموذج بناءً على المعايير الإحصائية أهمّها استخدام معيار (AIC) Akaike Information Criterion، بينما عند استخدام أسلوب الشبكات العصبية ANN تمّ التنبؤ بالقيم من خلال بعض الدوال والأوامر بواسطة المدخلات والمخرجات للمتغيرات، حيث تمَّ اختيار عدد الخلايا العصبية الخفية وعدد الفجوات عن طريق منهجية التجربة والخطأ.
إنَّ تحليل بيانات أسعار السكر عكس تفوّق نموذج السلاسل الزمنية ARIMA وأعطى تنبؤات أكثر دقة مقارنة بنماذج الشبكات الاصطناعية العصبية ANN. لذا فإننا ننصح باستخدام أكثر من نموذج واحد للتنبؤ بالقيم المستقبلية لأي سلسلة.
|
|
لغة البحث |
عربي |
|
الباحثون |
مؤمن محمد الحنجوري |
أحمد فتحي أبو قمر |
|
|
ملف مرفق |
8- مؤمن الحنجوري و أحمد أبو قمر للنشر.pdf |
| |
|
