research centers


Search results: Found 52

Listing 1 - 10 of 52 << page
of 6
>>
Sort by

Article
Forecasting for Traffic accidents by using Box & Jenkins model
التنبؤات المستقبلية للحوادث المرورية باستخدام نماذج Box & Jenkins

Author: Mahmood J.Abu Alshair محمود جواد ابو الشعير
Journal: Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ISSN: 16816870 Year: 2007 Issue: 21 Pages: 1-14
Publisher: Rafidain University College كلية الرافدين الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

The future Forecasting is the most important item for preparing the Traffic accidents in Iraq. Box & Jenkins models gives a good results to the fact through applications have been done within this research among periodical accidents series which shows that the results are likely the fact of next years.

لم تحظى البيانات الرقمية المتوفرة عن الحوادث المرورية في العراق على نصيبها الوافر من العمليات الاحصائية المعتمدة تقريباً في تحليل الظواهر واستخراج النتائج التي تفيد في التفسير والتي اهمها التنبؤات المستقبلية لاعداد تلك الحوادث للوقوف على مدى الخطورة الناجمة عنها. وتعتبر نماذج B – J من النماذج التي اعطت نتائج قريبة الى الواقع المبتدأ به حيث تم تطبيقها في هذا البحث على سلسلة زمنية للحوادث اقتربت نتائجها مع واقع السنوات اللاحقة.


Article
اثر راس المال البشري في التنبؤ بالطلب باستخدام اساليب التنبؤ النوعية- دراسة تطبيقية

Authors: عامر عبداللطيف العامري --- عزام عبد الوهاب الصباغ
Journal: Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة ISSN: 2072778X Year: 2018 Issue: 54 Pages: 31-62
Publisher: Baghdad College of Economic Sciences كلية بغداد للعلوم الاقتصادية

Loading...
Loading...
Abstract

Demand forecasting is one of the most important reasons for the success of intermediary companies to profit, especially with the rapid changes in both the tastes of customers or in technology and the resulting emergence of new products and more sophisticated than previous products, with online marketing and increase adoption of many companies in China for new products. Increased burden on intermediary companies and speed in providing what the customer quantity and time required, and the ability to switch to newly emerging products is the basis of success, so the longer predict what the customer needs is the foundation that companies cannot give it up whenever the less true prediction forecast error and said the company's loss due to lack of damaged or obsolete products as well as the short duration of storage.This research aims to make a number of intermediary businesses statement of how important human capital effects in predicting and especially when using qualitative forecasting methods, and to achieve the objectives of the research questionnaire was designed to obtain data to test the relationship between psychological components of human capital and qualitative forecasting methods and determine the degree of importance of each component of the human capital in relation to the components of the forecast. The research found a set of conclusions from there moral relationship between human capital and predict whether some level subcomponents or aggregate level. The research also found that the effect of some components of human capital forecast. Search recommended the need for corporate interest discussed by building capacities and abilities and skills of their employees and managers to predict search also recommended that further research that explains the role of human capital in achieving accurate forecasting

يعد التنبؤ بالطلب من اهم اسباب نجاح الشركات الوسيطة الهادفة الى الربح وخاصة مع التغيرات المتسارعة سواءً في اذواق الزبائن او في التكنولوجيا والتي ينجم عنها ظهور منتجات جديدة واكثر تطورا من المنتجات السابقة، ومع زيادة التسويق عبر الانترنيت واعتماد الكثير من الشركات عليه في الترويج لمنتجاتها الجديدة. زاد العبأ على الشركات الوسيطة واصبحت السرعة في توفير ما يحتاجه الزبون بالكمية والوقت المطلوب ،والقدرة على التحول الى المنتجات التي تظهر حديثا هو اساس نجاحها ، لذلك يعد التنبؤ بما يحتاجه الزبون هو الاساس الذي لا يمكن للشركات التخلي عنه وكلما كان التنبؤ صحيحا كلما قل خطأ التنبؤ وقلت خسارة الشركة نتيجة لقلة التالف او المتقادم من المنتجات كذلك قصر مدة الخزن .يهدف هذا البحث الي اجري في عدد من الشركات التجارية الوسيطة الى بيان مدى اهمية وتاثير راس المال البشري في التنبؤ وخاصة عند استخدام اساليب التنبؤ النوعية ، ولتحقيق اهداف البحث تم تصميم استمارة استبيان من اجل الحصول على بيانات لاختبار معنوية العلاقة بين مكونات راس المال البشري واساليب التنبؤ النوعية وتحديد درجة اهمية كل مكون من مكونات راس المال البشري بالنسبة الى مكونات التنبؤ. وتوصل البحث الى مجموعة من الاستنتاجات من بينها هناك علاقة ارتباط معنوية بين راس المال البشري والتنبؤ سواءً على مستوى بعض المكونات الفرعية او على المستوى الاجمالي . كما توصل البحث الى ان هنالك تاثير لبعض مكونات راس المال البشري في التنبؤ. واوصى البحث بضرورة اهتمام الشركات المبحوثة ببناء قدرات وقابليات ومهارات العاملين فيها والقائمين بالتنبؤ كما اوصى البحث بضرورة اجراء المزيد من البحوث التي توضح دور راس المال البشري في تحقيق دقة التنبؤ .


Article
Box Jenkins,Forecasting
استخدام نماذج بوكس جينكنز للتنبؤ بإنتاج سمنتالعراق وبيان مدى كفايتها في ظل مشاريع الاعمار المستقبلية

Author: نرجس هادي ارهيف
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2009 Volume: 15 Issue: 54 Pages: 296-309
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

تعد صناعة السمنت في العراق من اقدم الصناعات الحديثة واكثرها تطورا وتقدما ومن اقواها تاثيرا في الاقتصاد القومي. واذ توفر في صناعة السمنت العراقي كافة المستلزمات الناجحة من حيث توفر المواد الاولية والخبرات الفنية والتقنية واسواق ثابتة وراسخة محليا وعالميا فقد كان من المفروض ان يتم التوسع في هذه الصناعة، وان التخطيط لهذه الصناعة امرا ضروريا خاصة وان مادة السمنت هي احدى اهم المواد الرئيسة التي يؤثر توفرها بشكل كبير على انجاز المشاريع العمرانية والاقتصادية ومن هذا المنطلق فقد تم اعداد الدراسات لمستقبل هذه الصناعة من اجل النهوض بها وتطويرها وتوسيعها.
وان هدف البحث هو التنبؤ بكميات انتاج السمنت العراقي للمدة المستقبلية (2003 - 2013) باستخدام افضل نماذج بوكس جينكنز الملائمة (B -J).
وقد توصل البحث الى جملة من الاستنتاجات وهي: باستخدام طريقة بوكس جينكنز وجد ان السلسلة غير مستقرة وبذلك تم اخذ الفرق الاول بهدف تحقيق الاستقرارية. وكذلك من سلوك معاملات الارتباط الذاتي والجزئي استنتجنا انه امكن تحديد واختيار النموذج الملائم لتمثيل السلسلة، حيث كان النموذج الملائم هو ARIMA (2, 1, 0) وكذلك وجدنا ان الحدود الدنيا للتنبؤ قد تكون سالبة، وهذا مما يدل على انه في حالة الحاجة الماسة الى هذه المادة فأن الانتاج المحلي قد لا يكفي لذلك يلجأ البلد الى سد النقص الحاصل عن طريق الاستيراد.
اما التوصيات فهي: نوصي باعتماد النموذج الذي تم التوصل اليه في طريقة بوكس – جينكنز بغية الاستفادة منها في التخطيط والتنبؤ للفترات القادمة. وكذلك نوصي الشركة العراقية لانتاج السمنت ان تعتمد على القيم التنبئية المستخرجة من تطبيق النموذج برسم خططها المستقبلية. وكذلك ان البلد في الوقت الحالي بحاجة الى عملية اعمار واسعة لذلك نوصي بزيادة الطاقة الانتاجية من هذه المادة لغرض سد النقص الحاصل.


Article
Using ARIMA Models in Forecasting Money Supply in Qatar State
استخدام نماذج ARIMA في التنبؤ بعرض النقد لدولة قطر

Loading...
Loading...
Abstract

The thesis aimed to study and analyzed the monthly data of the money supply in the narrow (M1), wide (M2) and widest (M3) accuracy for Qatar State from the period January 1982 till December 2006. That was done because of the most important role in stationary of money, then the economic stationary of the developed and growing states. The student used ARIMA models in forecasting for the coming four years (the period from January 2007 till December 2010), and that what named as Box-Jenkins methodology. The thesis attained that the monthly time series for money supply is non-stationary and has a trend, which was because of the inflation of money which, happened in the State after January 2003. And that what required the first differences to change the sires to time series stationary, then the student gain of most competent models for the forecasting to the future period.The thesis forecasted for the future monthly data for money supply (M1) using the model ARIMA (1,1,1), forecasting for the future monthly data for money supply (M2) using the model ARIMA (3,1,3). Then the forecasting for the future monthly data for money supply (M3) was using the model ARIMA (1,1,0).

هدف البحث إلى دراسة وتحليل البيانات الشهرية لعرض النقد بمفهومه الضيق M1 والواسع M2 والأوسع M3 في دولة قطر للمدة من كانون الثاني 1982 ولغاية كانون الأول 2006، وذلك للدور الكبير الذي يؤديه النقد في تحقيق الاستقرار النقدي، ثم الاستقرار الاقتصادي في اقتصادات الدول المتقدمة والنامية على حد سواء. إذ تم التنبؤ في هذه الدراسة للسنوات الأربع المقبلة للمدة من كانون الثاني 2007 ولغاية كانون الأول 2010 باستخدام نماذج ARIMA أو ما يعرف بمنهجية Box-Jenkins، وتم التوصل إلى أن السلاسل الزمنية للبيانات الشهرية لعرض النقد غير مستقرة وتحتوي على اتجاه عام، وذلك بسبب التضخم الذي شهده عرض النقد بعد كانون الثاني 2003، مما تطلب أخذ الفروق الأولى لتحويل السلاسل إلى سلاسل زمنية مستقرة، وتم الحصول على النماذج الأكفأ للتنبؤ للمدة الزمنية المستقبلية.وتم التنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M1 باستخدام النموذج ARIMA(1,1,1)، والتنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M2 باستخدام النموذج ARIMA(3,1,3)، أما التنبؤ بالقيم الشهرية المستقبلية لعرض النقد M3 فتم التنبؤ بها باستخدام النموذج ARIMA(1,1,0).


Article
MONTHLY RAINFALL QUANTITIES FORCASTING USING NARX NETWORK
تنبؤ كميات الامطار الهاطلة شهرياً بأستخدام شبكات التغذية العكسية الديناميكية العصبية

Authors: Mohammed Ali Tawfeeq --- Ghusoon Idan Arb
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 103-114
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

An accurate precipitation forecast can reflect positive impact in several areas. It provides helpful data in hydrological projects designs, such as constructing dams, reservoirs, rainfall networks, as well as takes some precautionary measures that can overcome the flooding problems. This paper proposes a monthly quantitative precipitation forecasting model that covers the total land area of Iraq. The model is based on the use of Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input neural network (NARX). This type of network is considered as one of the most important dynamic networks that can deal with time series data. It is a type of recurrent networks with feedback connections between its layers and a tapped delay lines. The data used to train and test the network are real data obtained by NASA GES DISC which represent monthly quantitative precipitation of more than 1350 site uniformly distributed to cover the land of Iraq for a historical period of ten years. The designed forecasting network model showed good performance, in which the total calculated MSE for the testing data set is about (2.8×10-3), and the its correlation coefficient R is about (0.95). The correlation of the predicted error with time has been checked also; it showed that almost all the autocorrelation function values are fall within the bound of the confidence interval.

ان التنبؤ الدقيق لكميات هطول الأمطار يمكن ان ينعكس إيجابا وبشكل مؤثر في العديد من المجالات. حيث أنه يوفر بيانات مساعدة عند اعداد تصاميم المشاريع الهيدرولوجية، مثل بناء السدود والخزانات وشبكات مياه الأمطار، وكذلك لاتخاذ بعض التدابير الاحترازية التي يمكن من خلالها التغلب على مشاكل الفيضانات. اقترح هذا البحث نموذج تنبؤ كمي شهري لهطول الامطار وبما يغطي اجمالي مساحة العراق. يستند هذا النموذج على استخدام شبكات عصبية ذات انحدار غير خطي مع مدخلات خارجية المنشأ (NARX). ان نوع هذه الشبكة يعتبر أحد الشبكات الديناميكية الأكثر أهمية التي يمكن أن تتعامل مع بيانات السلاسل الزمنية. ان هذا النوع يمثل الشبكات ذات النواتج المرتدة عكسياً والتي تحوي على وصلات تغذية عكسية بين طبقاتها مع خطوط تأخير توظيف نواتجها. البيانات المستخدمة لتدريب واختبار الشبكة هي بيانات حقيقية تم الحصول عليها من موقع وكالة ناسا غيس دسك (NASA GES DISC) والتي تمثل كميات الامطار الهاطلة شهرياً لأكثر من 1350 موقع موزعة بشكل متجانس لتغطية مساحة العراق لفترة تاريخية تمتد لعشر سنوات. أظهر نموذج الشبكة التنبؤي المصمم أداء الجيداً، وقد بلغت كمية معدل مربع الخطأ باستخدام بيانات الفحص حوالي (3-10*2.8)، واجمالي معامل الارتباط R هو حوالي (0.95). وقد تم التحقق ان كان هنالك ترابط ما بين الخطأ المتوقع والزمن: حيث أظهرت نتائج احتساب الارتباط الذاتي ان جميع القيم تقريبا تقع ضمن حدود فترة الثقة.


Article
استخدام الأسلوب الهجين MLR-GA للتكهن ببيانات التلوث الجو

Authors: فنار عبد الرزاق محمد نجيب --- أسامة بشير شكر الحنون
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2019 Volume: 16 Issue: 29عدد خاص بالمؤتمر الطلابي الاول Pages: 25-36
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

ان نمذجة جودة الهواء اكتسبت أهمية كبيرة في تلوث الهواء الجوي بسبب الآثار السلبية على البيئة وصحة الإنسان. في هذه الدراسة تم التطرق الى ملوثات الهواء التي كان لها تأثير مباشر على بيانات PM10 في الهواء. تم استخدام تسعة متغيرات التفسيرية من بيانات الارصاد الجوية على مدى ثلاث سنوات في تطبيق نماذج الانحدار الخطي المتعدد. حيث كان تحليل البيانات لهذه الفترة صعب التكهن مما ادى الى وجوب النظر في البيانات على انها بيانات ذات فصول موسمية و بذلك تم استخدام اسلوب التراصف الزمني Time-Stratified (TS). في هذه الدراسة تم اقتراح استخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد Multiple Linear Regression (MLR) من الطرق الأكثر شيوعا لدراسة مثل هكذا عدد كبير من المتغيرات كما وتم اقتراح استخدام الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA)لتقليل عدد المتغيرات مما يؤدي الى نتائج اكثر دقة. وكذلك اقترح استخدام الطريقة الهجينة MLR-GA. ومن خلال تقليل عدد المتغيرات التفسيرية فقد حسنت الخوارزمية الجينية أداء MLR عبر الطريقة الهجينة MLR-GA .


Article
Short Term Load Forecasting Based Artificial Neural Network

Author: Adel M. Dakhil
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 42-47
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Present study develops short term electric load forecasting using neural network; based on historical series of power demand the neural network chosen for this network is feed forward network, this neural network has five input variables ( hour of the day, the day of the week, the load for the previous hour, the load of the pervious day, the load for the previous week). Short term load forecast is very important due to accurate for power system operation and analysis system security among other mandatory function. The trained artificial neural network shows good accuracy and robust in forecasting future load demands for the daily operation, mean absolute percentage error (MAPE) was calculated and it is maximum value is 0.75% in load forecasting on Monday


Article
Weather Temperature Forecasting Using Artificial Neural Network
التنبؤ بدرجات حرارة الطقس باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية

Author: Ahmad Saeed Mohammad احمد سعيد محمد
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2011 Volume: 15 Issue: 2 Pages: 130-139
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Weather forecasts and warnings are the most important services provided by the meteorological profession. Forecasts are used by government and industry to protect life and property and to improve the efficiency of operations, and by individuals to plan a wide range of daily activities. Many searches have been made in weather forecasting using Artificial Neural Network (ANN) output one weather temperature degree, which give a little indicator about the weather temperature. In this paper, two weather temperatures have been forecasted using Artificial Neural Network (ANN). The design of the ANN based on two previous weather temperatures degrees (high and low), as well as, the increasing and decreasing weather temperature degree according to thermal retention. The ANN design has been applied for Baghdad city, the capital of Iraq. The training and testing used meteorological data for three years (2007-2010).

تنبؤات وإنذارات الطقس من أكثر الخدمات المهمة المُقدمة من قِبل مُختصي الإرصاد الجوي. الحكومة والصناعة استخدمت التنبؤات للحفاظ على الحياة والممتلكات ولتحسين كفاءة العمليات، وكذلك الأفراد استخدمت التنبؤات لتخطيط مدى واسع من الفعاليات اليومية. بحوث عديدة قد وضعت لتنبؤ الطقس استخدمت الشبكة العصبية الصناعية، والتي اخرجت حرارة طقس واحدة، وبذلك اعطت دلالة قليلة حول حرارة الطقس.في هذا البحث، درجتان للطقس قد تم التنبؤ بها باستخدام الشبكة العصبية الصناعية. إن التصميم للشبكة العصبية الصناعية قد اعتمدت على درجتان سابقتان لحرارة الطقس (العُليا والدُنيا)، وكذلك زيادة ونقصان درجة حرارة الجو طبقاً للإحتباس الحراري. إن تصميم الشبكة العصبية قد تم تطبيقهُ على مدينة بغداد، عاصمة العراق. التدريبات والفحوصات استخدمت بيانات الإرصاد الجوي لثلاث سنوات (2007-2010).


Article
Economic forecasting in wheat acreage in Iraq by using ARIMA model for period (2007-2015).
التنبؤ الاقتصادي بالمساحات المزروعة بمحصول الحنطة في العراق باستخدام نماذج ARIMA للمدة (2008-2015).

Author: Faiq J. Yasseen فايق جزاع ياسين
Journal: ANBAR JOURNAL OF AGRICULTURAL SCIENCES مجلة الأنبار للعلوم الزراعية ISSN: PISSN: 19927479 / EISSN: 26176211 Year: 2011 Volume: 9 Issue: 2 Pages: 27-40
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

The most important objective of quantitative economic studies is to predict in economic variables values in order to plan for production and import policies in Iraq . Many techniques could be used to predict economic variables . In this study ARIMA model was used This model is a mixture of autoregressive technique and moving average for time series data in order to predict in wheat supply for Iraq . This model is also characterized by high accuracy in analyzing time series data . Time series data for wheat acreage was used for the period (1961-2007) . The suitable model was identified and it was ARIMA (2,1,0) model . This model predicted the wheat acreage until 2015 , and it satisfied all statistical and predictive power tests.

من أهم الأهداف الأساسية للدراسات الاقتصادية الكمية هو التنبؤ بقيم المتغيرات الاقتصادية في المستقبل من اجل التخطيط ورسم السياسات التي من بينها الإنتاجية والاستيرادية للبلد. وقد تستخدم طرق متعددة لغرض الحصول على التنبؤات الاقتصادية . وفي هذه الدراسة تم استخدام نماذج ARIMA التي تجمع بين أسلوبي الانحدار الذاتي والمتوسط المتحرك للسلسلة الزمنية من اجل التنبؤ بعرض محصول الحنطة في العراق , حيث يمتاز هذا النموذج بدقة عالية في تحليل السلاسل الزمنية . واستخدمت في هذا البحث بيانات سنوية للمساحة المزروعة بمحصول الحنطة للمدة 1961 – 2007 ، وتم تشخيص الانموذج الملائم من خلال تقدير عدة نماذج , تبين بان انموذج ARIMA ( 2, 0,1) يعد افضل النماذج في الحصول على تنبؤات دقيقة للمساحة المزروعة بمحصول الحنطة حتى عام 2015 وفقا للاختبارات الإحصائية واختبارات الدقة التنبؤية.


Article
Using ARIMA model to forecasting with production of electrics in Australia
استخدام نموذج ARIMA للتنبؤ بانتاج الطاقة الكهربائية في استراليا

Author: . Mushtaq .T.H مشتاق طالب حسين
Journal: AL-Anbar University journal of Economic and Administration Sciences مجلة جامعة الانبار للعلوم الاقتصادية والادارية ISSN: 19988141 Year: 2008 Volume: 1 Issue: 2 Pages: 273-282
Publisher: University of Anbar جامعة الانبار

Loading...
Loading...
Abstract

This research to deal with ARIMA models it used in time series analysis. Whereas this models are distinct with high flexible and accuracy in time series analysis.Theoretical part is concentrate on general concepts for ARIMA models, and statistical tools that have proved useful in analyses time series.Practice part is clear the practice part to our research, by using data taken from web page (www.maths.monash.edu.au/hyndman/forecasting/) .This data is representing the production of electrics capacity in australia in (months) from (jan 1956 to aug 1995) after that, to be accomplishment checking the adequate model to this data and so building the model and forecasting with production of electrics for two year ahead (sep 1995 to aug 1997).

هذا البحث يتعامل مع نماذج ARIMA المستخدمة في تحليل السلاسل الزمنية ، حيث ان هذه النماذج تمتاز بمرونة ودقه عاليتين في تحليل السلاسل الزمنية .الجانب النظري يركز على المفاهيم العامة لنماذج ARIMA والادوات الاحصائية المستخدمة في تحليل السلسله الزمنية .الجانب العملي يوضح الجزء التطبيقي لبحثنا باستخدام بيانات ماخوذة من الموقع الالكتروني (www.maths .monash.edu.au/Hyndman/forecasting/) ، هذه البيانات تمثل الطاقة الكهربائية المنتجة(بالاشهر) في استراليا من(كالنون الثاني 1956 الى اب 1995) ، بعد ذلك تم تشخيص النموذج المناسب للبيانات وبالتالي بناء النموذج والتنبؤ بانتاج الطاقة الكهربائية لسنتين قادمتين (ايلول 1995 الى اب 1997 ).

Listing 1 - 10 of 52 << page
of 6
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (52)


Language

Arabic (20)

English (15)

Arabic and English (14)


Year
From To Submit

2019 (5)

2018 (7)

2017 (7)

2016 (6)

2015 (6)

More...