TY - JOUR ID - TI - Using The Hybrid Model SARIMA - ELMAN (ERNN) To Predict The Monthly Maximum Temperature Of Baghdad استخدام الانموذج الهجين(ERNN) SARIMA – ELMAN للتنبؤ بالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى لمدينة بغداد AU - Asst . Prof. Dr. Buthaina Abdul Jader أ.م.د بثينة عبد الجادر عبد العزيز AU - Ali Tareq Alsalam علي طارق عبد المجيد PY - 2019 VL - 37 IS - 118 SP - 270 EP - 284 JO - Journal of Administration and Economics مجلة الادارة والاقتصاد SN - 18136729 27071359 AB - The process of strategic planning of a particular phenomenon and the process of making appropriate decisions depend on the process of accurate future prediction through the improvement of a model to represent that phenomenon , This research uses Seasonal Time Series Hybrid Models assuming that the series include components linear , which can be described as the The Multiplicative Sasonal Model SARIMA (p, d, q) (P, D, Q) S and non-linear Component , describing the The Model Elman Recurrent Of The Neural Network Model For the monthly rates of maximum temperatures for the city of Baghdad for the years (1937 - 2013) Using a set of statistical measures, it has been found that the hybrid model SARIMA (P, D, q) (P, D, Q) S-ELMAN has small values for Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Square Error (RMSE) And Standard Error of Prediction (SEP),and high value for Therefore, it was used to predict the monthly average temperature for Baghdad City for the years 2017-2018.

ان عملية التخطيط الاستراتيجي لظاهرة معينة وعملية اتخاذ القرارات المناسبة تعتمد بشكل اساس على عملية التنبؤ المستقبلي الدقيق من خلال وضع انموذج رياضي لتمثيل تلك الظاهرة ، لذا تناول هذا البحث دراسة نماذج السلاسل الزمنية الموسمية الهجينة بأفتراض ان السلسلة الزمنية تحتوي على المركبة الخطية إذ يمكن وصفها بالانموذج الموسمي المضاعف SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S والمركبة اللاخطية إذ توصف انموذج الشبكة العصبية الاسترجاعية (شبكة ايلمان) لتمثيل المعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى لمدينة بغداد للسنوات 2013 – 1937)) ومن خلال استخدام مجموعة من المقاييس الاحصائية وجد ان الانموذج الهجين SARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S-ELMAN يمتلك قيم صغيرة لـ متوسط مطلق الخطأ (MAE) ومتوسط الانحراف المطلق (MAD) ومتوسط مطلق الخطأ النسبي (MAPE) والجذر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ (RMSE) ومتوسط مربعات الخطأ (MSE) والخطأ المعياري للتنبؤ (SEP) وقيمة عالية لـ R2، لذا تم استخدامه للتنبؤ بالمعدلات الشهرية لدرجات الحرارة العظمى لمدينة بغداد للسنتين 2018 – 2017 .الكلمات المفتاحيه : الانموذج الهجين ، الانموذج الموسمي المضاعف ، التقدير ، التنبؤ ، الشبكات العصبية الاصطناعية ، شبكة ايلمان العصبية التكرارية . ER -