استخدام المحاکاة للمقارنة بين الذکاء الاصطناعي وتحليل الانحدار المتعدد للعينات الصغيرة والکبيرة | ||||
| مجلة الدراسات التجارية المعاصرة | ||||
| Article 6, Volume 8, Issue 13, January 2022, Page 187-218 PDF (1.1 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/csj.2022.238060 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Authors | ||||
محمد عبدالسلام عجمى  ; عبدالوهاب السيد حجاج
| ||||
| قسم الاحصاء، کلية التجارة بنين،جامعة الأزهر، القاهرة | ||||
| Abstract | ||||
| هذا البحث يتضمن هدفين، الاول تقديم طريقة للتنبؤ بأحجام عينات صغيرة وأخرى کبيرة مولدة من نماذج انحدار متعدد. والهدف الثاني مقارنة الطريقة المقترحة بالطريقة التقليدية للتنبؤ من خلال دراسة محاکاة. ولإنجاز هذين الهدفين فقد تم توليد 16000 عينة – بأحجام صغيرة (15، 25، 50) وکبيرة (100،200،300) من نماذج انحدار متعدد مختلفة واستخدامها لتدريب الشبکة واختبارها. وتم استخدام ثلاثة معايير لقياس دقة تنبؤات الطريقتين. المعيار الاول متوسط مربعات الاخطاء (MSE)، والثاني متوسط الانحرافات المطلقة (MAD)، والمعيار الثالث، نسبة اقتراب تنبؤات کل طريقة من القيم الحقيقية (MAEP). کما تم استخدام برنامج مصمم ببرنامج ماتلاب MATLAB مناسب لتوليد عينات البيانات وتدريب واختبار الشبکة العصبية بالطريقة المقترحة، وکذلک للحصول على التنبؤات بالطريقتين المقترحة والتقليدية، ثم المقارنة بين تنبؤات الطريقتين. (برنامج MATLAB مرفق بملحق البحث) وتکمن المشکلة في أن تنبؤات الطريقة التقليدية في حالة العينات الصغيرة من نماذج انحدار تقليدي تکون غير دقيقة، ونحن بحاجة للحصول على تنبؤات أکثر دقة في مثل هذه الحالات. کما اننا بحاجه للقطع في إمکانية تعميم نتيجة المقارنة في حالة العينات الکبيرة ام ان هناک اختلاف. وقد أظهرت النتائج تفوق ملحوظ للطريقة المقترحة باستخدام الذکاء الاصطناعي، على الطريقة التقليدية وفقا للمعايير الثلاث المستخدمة، خاصة في حالة العينات الصغيرة. | ||||
| Keywords | ||||
| الذکاء الاصطناعي; الشبکات العصبية; بنية الشبکة العصبية; تدريب واختبار الشبکة العصبية; نماذج الانحدار الخطى | ||||
|
Statistics Article View: 233 PDF Download: 303 |
||||
