محتوى المقالة الرئيسي

Taha Hussein Ali taha.ali@su.edu.krd
Saman Hussein Mahmood saman.mahmood@su.edu.krd
Awat Sirdar Wahdi awat.wahdi@su.edu.krd


الملخص

يقدم البحث نموذجا هجين ا جديدًا يقترح استخدامه للتنبؤ الدقيق للسلاسل الزمنية، والذي
يجمع بين تحويلات المويجات لتقليل الضوضاء من البيانات قبل استخدامها في الشبكة العصبية


الاصطناعية وتطبيقها على السلاسل الزمنية. لمعرفة مدى فعالية وكفاءة الطريقة المقترحة على
نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ، تم تطبيق الطريقة المقترحة أولاً على بيانات
السلاسل الزمنية للتوليد )الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى( من خلال العديد من أمثلة المحاكاة عن
طريق تغيير قيمة المعلمات وحجم العينة مع تكرار بيانات التوليد 25 مرة، وثانيا التطبيق على
بيانات حقيقية تمثل المتوسط الشهري لسعر أونصة الذهب في إقليم كوردستان. لمقارنة نتائج
المحاكاة والبيانات الحقيقية للطريقة المقترحة والتقليدية، ثم تصميم برنامج بلغة ماتلاب لهذه
وتوصلت نتائج البحث الى أن الطريقة .)MSE, MAD, R الغرض واعتماداً عل المعايير ) 2
المقترح أكثر دقة من الطريقة التقليدية في تقدير معلمات أنموذج السلسة الزمنية.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
Ali, T. H. ., Mahmood, S. H. ., & Wahdi, A. S. . (2022). استخدام طريقة مقترحة هجينة للشبكات العصبية والمويجة لتقدير أنموذج السلسلة الزمنية. مجلة تكريت للعلوم الادارية والاقتصادية, 18(57, 3), 432–448. https://doi.org/10.25130/tjaes.18.57.3.26
القسم
Articles

المراجع

Adhikari, R., and Agrawal, R. K., (2013), An Introductory Study on Time Series

Modeling and Forecasting, Lap Lambert Academic Publishing GmbH KG.

Arbib, M. A., (2003), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. Second

Edition. MIT Press, Cambridge.

Box, G. E. P and Jenkins, G.M., (1976), Time series analysis: Forecasting and control,

Holden-Day, San Francisco

Criswell, J.A. and Lin, E. B., (2021), River Flow Forecasting Using an Inverse Wavelet

Transform Neural Network Approach. Int. J. of Applied Mathematics, Computational

Science and Systems Engineering. 3, 1, p. 67-70

Cryer, J.D. and Chan, K. S., (2008), Time Series Analysis with Application in

R. Second Edition. Springer, New York.

Donald B. Percival, Muyin, W. and James E. Overland, (2004), An Introduction to

Wavelet Analysis with Application to Vegetation Time Series, University of

Washington.

Fausett, L., (1994), Fundamentals of Neural Network. Prentice Hall, Hoboken

Franses, P. H. and Dijk, D. V., (2000), Non-Linear Time Series Models in Empirical

Finance. Cambridge University Press

Hagan, M.T., Demuth, H.B. and Beale, M., (1996), Neural Network Design. PWS

Publishing Co., Boston.

Hamid, E.Y., (2011), Use of Box–Jenkins and Artificial Neural Networks Models in

Time Series Prediction for Sudanese Agricultural Sector, Conference: 3rd International

Union of Arab Statisticians Scientific Conference 2011, Amman, Jordan, 501, 471-511

Cascio, I. L., (2007), Wavelet Analysis and De-noising: new Tool for Economists,

University of London.

Kamruzzaman, J. Begg, R and Sarker, R., (2006), Artificial Neural Networks in Finance

and Manufacturing. Idea Group Publishing, USA.

Kirchgässner, G. and Wolters, J., (2007) Introduction to Modern Time Series Analysis,

Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

Kitagawa, G., (2010), Introduction to Time Series Modeling. Chapman & Hall/CRC

Press, Boca Raton; Taylor & Francis Group

Palit, A. K. & Popovic, D., (2005), Computational Intelligence in Time Series

Forecasting, Springer, Germany

Gengay, R. Selguk, F. and Whitcher, B., (2002), An Introduction to Wavelet and other

Filtering Methods in Finance and Economics.

Hang, G. P., (2003), Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network

model. Neurocomputing 50, 159-175.

Ouyang, K. Hou, Y. Zhou, S. and Zhang, Y., (2021), Adaptive Multi-Scale Wavelet

Neural Network for Time Series Classification. Information, 12, no 6, 252. 1-14

TSAY, R., (2005), Analysis of Financial Time Series, Second Edition, University of

Chicago, Published by John Wiley & Sons,

Yule, G. U., (1926), Why do we sometimes get nonsense-correlations between timeseries?

A study in sampling and the nature of time-series.” Journal of the Royal

Statistical Society, 89, 1, 1-63

Zivot, E. and Wang, J., (2005), Modeling Financial Time Series with S-PLUS, Second

Edition Springer, New York.