research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
Build a system for forecasting the electrical load demand in Baghdad
بناء نظام للتنبؤ بطلب الحمل الكهربائي في بغداد

Authors: Hadi Talal Jaffar هادي طلال جعفر --- Assist. Prof. Dr Nashaat Jasim Mohammed أ.م.د.نشات جاسم محمد
Journal: JOURNAL OF MADENAT ALELEM COLLEGE مجلة كلية مدينة العلم الجامعة ISSN: 2073,2295 Year: 2017 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 71-90
Publisher: City College of Science University كلية مدينة العلم الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

AbstractThis research studies how to build a dynamic system for forecasting the electrical demand in Baghdad city by comparing between statistical methods in time series analysis such as Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average model (SARIMA),Transfer Function Model with single input-single (TFM-SISO) output to analyze the data for their dynamic structure and Data Mining techniques in prediction in Artificial Neural Networks (ANN) such as MLP-NN With Sliding Windows Model and the Non-Linear Auto regressive with exogenous inputnetwork (NARX Network) , which studies the dynamic relationship between electricity consumption and its relevant variables exogenous variable such as temperature, the Weekly data from January 2007 to December 2014 for all-electric residences in Baghdad are used for this study. Depending on the automated system that built by using (Visual C#, Matlap(The results showed superiority of the non-linear Auto regressive with exogenous input network (NARX Network)) by using some error criterion .

الخلاصةيقدم هذا البحث كيفية بناء نظام ديناميكي للتنبؤ بطلب الحمل الكهربائي في مدينة بغداد من خلال المقارنة بين الطرقالاحصائية المتمثلة في تحليل السلاسل الزمنية مثل نماذج الانحدار الذاتي المتكامل والمتوسط المتحرك الموسمية( SARIMA " ) Seasonal Auto Regressive Integrated Moving Average " ، نماذج دالة التحويل ) TFM-SISO ") Transfer Function Models " و تقنيات تنقيب البيانات في التنبؤ مثل انموذج الشبكات العصبية الاصطناعيةالمتعددة الطبقات مع النوافذة المتنقلة " MLP-NN-with sliding windows " ، انموذج شبكة الانحدار الذاتي الغيرخطي مع مدخل خارجي) NetworkNARX ") Non-Linear Auto Regressive with Exogenous Input Network Model ". حيث تم دراسة العلاقة الديناميكية بين استهلاك الكهرباء ومتغيراتها الخارجية ذات الصلة( exogenous ( مثل درجة الحرارة وتم الاعتماد على بيانات اسبوعية للمدة من 1 / 1 / 2007 لغاية 31 / 12 / 2014 فيمدينة بغداد .ومن خلال تصميم نظام مؤتمت باستخدام لغة ) Visual C#, Matlab ( اظهرت نتائج المقارنة تفوق انموذجشبكة الانحدار الذاتي الغير خطي مع مدخل خارجي ) NARX network ( على باقي النماذج المستخدمة بالاعتماد علىبعض معايير الخطأ .

Keywords

SARIMA --- TFM-SISO --- SARIMA --- TFM-SISO


Article
Prediction of Monthly Fluoride Content in Tigris River using SARIMA Model in R Software
التنبؤ بمحتوى الفلورايد الشهري في نهر دجلة باستخدام (SARIMA) موديل في برنامج (R)

Authors: Rasha Attwan Faraj رشا عطوان فرج --- Basim Hussein Khudair باسم حسين خضير --- Awatif Soaded Alsaqqar عواطف سؤدد عبدالحميد
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 8 Pages: 75-85
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The need to create the optimal water quality management process has motivated researchers to pursue prediction modeling development. One of the widely important forecasting models is the sessional autoregressive integrated moving average (SARIMA) model. In the present study, a SARIMA model was developed in R software to fit a time series data of monthly fluoride content collected from six stations on Tigris River for the period from 2004 to 2014. The adequate SARIMA model that has the least Akaike's information criterion (AIC) and mean squared error (MSE) was found to be SARIMA (2,0,0) (0,1,1). The model parameters were identified and diagnosed to derive the forecasting equations at each selected location. The correlation coefficient between the actual and predicted values for fluoride concentration at the six locations, Al-Karakh, East Tigris, Al-Wathbah, AL-Karamah, Al-Rashid and Al-Wahda WTP intakes, was 0.93, 0.82, 0.86, 0.90, 0.83 and 0.89, respectively. Model verification results indicated that the model forecasting outputs rationally estimated the actual monthly fluoride content in the selected locations.

الحاجة لابتكار نظام افضل لادارة نوعية المياه قد حفزت الباحثين لمواصلة تطوير نماذج التنبؤ. واحد من نماذج التنبؤ المهمة والواسعة الانتشار(SARIMA). في هذه الدراسة, تم تطوير نموذج (SARIMA) بأستخدام برنامج (R) لموافقة السلاسل الزمنية لمحتوى الفلورايد الشهري لستة مواقع في نهر دجلة خلال الفترة الزمنية من (2004-2014). وقد وجد النموذج الأنسب لاحتواءه على أقل قيمة (AIC) و قيمة معدل مربع الخطأ (MSE) وقيمة (SARIMA) لتكون (0،1،1) (2،0،0). معالم النموذج قد عرفت وشخصت لاشتقاق معادلات التنبؤ في كل المواقع المحددة. معامل الارتباط بين القيم الفعلية والمتوقعة لتركيز الفلوريد في المواقع الستة، مآخذ الكرخ، شرق دجلة، الوثبة، الكرامة، الرشيد و الوحدة كان 0.93، 0.82، 0.86، 0.90 ، 0.83 و 0.89 على التوالي. قد بينت نتائج أختبار النموذج بأن نتائج التنبؤ للنموذج قد قدرت محتوى الفلورايد الشهري الفعلي في المواقع المختارة جيدا.


Article
Baghdad City Seasonal Forecasts Of Monthly Chronic Diseases patients Numbers Using SARIMA Models
التنبؤ الموسمي بالأعداد الشهرية للمصابين بالأمراض المزمنة في مدينة بغداد باستخدام نماذج SARIMA

Authors: فارس طاهر حسن --- سعد احمد عبد الرحمن
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 87 Pages: 405-438
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

One of the most important problems of IRAQI HEALTH MINISTRY and all healthy instruments in IRAQ is Chronic Diseases because it have a negative effects on IRAQI population, this is the aim of our study ,to specify the important Chronic diseases which make the population fell weakly, they are six diseases as the IRAQ ministry of health specified ( Diabetes, blood pressure diseases ,Brain diseases , Cardiology, Asthma, epilepsy) we got these data from IRAQI HEALTH MINISTRY ,bureau of planning and studies ,for the period 2009-2012,as monthly observations , represent sum of peoples have chronic diseases in Baghdad . Our research object is to find monthly forecasts of peoples have chronic disease in Baghdad by apply Seasonal integrated moving Average modeling approach (SARIMA) for forecast , which described as most accurate methods for seasonal forecasting. We found forecasting model of Diabetes disease as seasonal ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12 ,for High pressure disease as seasonal ARIMA(2,0,2)(0,1,1)12 ,for Cardiology as seasonal ARIMA(2,0,1)(0,2,1)12, for Brain disease as seasonal ARIMA(2,1,0)(2,1,0)12 ,for epilepsy disease as seasonal ARIMA(1,1,0)(1,1,0)12,and for Asthma disease as seasonal ARIMA(1,0,0)(1,0,0)12 . We found monthly forecasts for patients numbers for all diseases under the study for two years 2013 and 2014 , the most important conclusion of the study is the appearance of seasonality to chronic diseases in Iraq.

تعد الأمراض المزمنة من أهم ما يشغل وزارة الصحة العراقية وجميع دوائر الدولة الصحية لما لهذه الأمراض من تأثير كبير في المجتمع العراقي, قد يكون سلبيا مما يضعف المجتمع ويقلل من قدراته في التقدم والعطاء من اجل دولة قوية وقادرة على مواجهه الصعاب, ومن ذلك كان انطلاق هذه الدراسة لغرض الوقوف على أهم الأمراض التي تعيق المجتمع وتجعله ضعيفا وهي الأمراض المزمنة والتي حددت بأنها ستة أمراض بحسب وزارة الصحة العراقية (داء السكر, ارتفاع ضغط الدم, أمراض القلب الناتجة عن القصور الدموي, أمراض أوعية المخ, الصرع, الربو القصبي) وتم الحصول على بيانات البحث من وزارة الصحة دائرة الدراسات و التخطيط , وكانت مدة الدراسة من بداية 2009 ولغاية نهاية 2012 بيانات شهريه تمثل مجموع المصابين بالأمراض المزمنة الستة لمدينة بغداد . يهدف البحث إلى إيجاد التنبؤات المستقبلية لأعداد المصابين بالأمراض المزمنة الشهرية في مدينة بغداد, ويتم ذلك بتطبيق أسلوب النماذج الموسمية المختلطةSARIMA في التنبؤ والذي يعد من أدق أساليب التنبؤ الموسمي، وقد تم إيجاد نموذج تنبؤ مرضى السكر فكان النموذج الموسمي ARIMA(1,0,0)(1,1,0)12 وكذلك لمرضى ارتفاع ضغط الدم كان النموذج الموسمي ARIMA(2,0,2)(0,1,1)12 وعند دراسة نموذج أمراض القلب كان النموذج الموسمي ARIMA(2,0,1)(0,2,1)12 ولأمراض المخ كان النموذج الموسمي ARIMA(2,1,0)(2,1,0)12 ولأمراض الصرع كان النموذج الموسمي ARIMA(1,1,0)(1,1,0)12 وأخيرا وكان النموذج الموسمي لمرضى الربو هو ARIMA(1,0,0)(1,0,0)12 , وقد تم إيجاد التنبؤات الشهرية بأعداد المرضى لجميع الأمراض تحت الدراسة لمدة سنتين وهي سنه 2013 و2014 ولعل من أهم استنتاجات هذا البحث هو وجود الموسمية في ظهور الأمراض المزمنة في العراق.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

Arabic (1)

Arabic and English (1)

English (1)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (2)