TY - JOUR ID - TI - A Comparison between Data Mining Techniques and Time Series Models for Forecasting Air Pollution in Baghdad مقارنة بين نماذج السلاسل الزمنية الخطية وتقنيات تنقيب البيانات للتنبؤ بتلوث الهواء في مدينة بغداد AU - Nasshat Jasim Mohammed نشأت جاسم محمد AU - Ahmed Tallal Jabbar احمد طلال جبار PY - 2020 VL - IS - 46 SP - 225 EP - 242 JO - Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم SN - 16816870 AB - Concern for the environment is an important priority in different countries, Environmental pollution is the most important source of environmental threat. Pollution levels in the water, air and land environment have reached serious limits, requiring researchers in various sciences to take care of researches that reduce, monitor and reduce their causes within the limits allowed. Air pollution is one of the main threats to environmental pollution, which has a direct impact on human life. It is due to the increase in the temperature of the earth and the depletion of the ozone layer due to the dangerous emissions of gases directly into the atmosphere, mainly NO2 and SO2 . This paper aims to compare the Box & Jenkins method that include Auto Regressive Integrated Moving Average models (ARIMA), Vector Auto regressive models (VAR) and data mining techniques that include Artificial Neural Network (ANN). The data gathered from Baghdad city for the period 2015-2017 with 157 observations.This paper showed the superiority ANN models compared to VAR and ARIMA models, as well as VAR models compared to ARIMA models.

يعتبر الاهتمام بالبيئة احد الاولويات المهمة في البلدان المختلفة ، ويشكل التلوث البيئي اهم مصدر لتهديد البيئة حيث وصلت مستويات التلوث في جوانب البيئة المائية والجوية والارضية الى حدود خطيرة مما استدعى اهتمام الباحثين في مختلف العلوم للاهتمام بالابحاث التي من شانها تقليل تلك المسببات ومراقبتها وتقليل نسبها ضمن الحدود المسموحة باستمرار. يعتبر تلوث الجو والهواء احد المخاطر الرئيسة في التلوث البيئي والتي لها تاثيرات مباشرة على حياة الانسان تمثلت بارتفاع درجة حرارة الارض وتاكل طبقة الاوزون بسبب انبعات الغازات الخطير مباشرة الى الجو واهمهما غازي ثنائي أوكسيد النتروجين (NO2) وثنائي أوكسيد الكبريت (SO2).في هذا البحث تم توظيف نماذجة السلاسل الزمنية متمثلة بنماذج الانحدار الذاتي الاوساط المتحركة المتكاملة Auto Regressive Integrated Moving Average و أنموذج متجه الانحدار الذاتي Vector Auto Regressive وطرائق تنقيب البيانات متمثلة بخوارزميات الشبكات العصبية . اذ تضمن البحث الملوثين ثنائي أوكسيد النتروجين (NO2) وثنائي أوكسيد الكبريت (SO2) في مدينة بغداد للمدة (2015-2017) وبمعدل اسبوعي 157 مشاهدة.وتوصل البحث الى تفوق خوارزميات الشبكات العصبية على نماذج متجه الانحدار الذاتي و الانحدار الذاتي الاوساط المتحركة المتكاملة. كذلك تفوق نماذج متجه الانحدار الذاتي على نماذج الانحدار الذاتي الاوساط المتحركة المتكاملة. ER -