مقارنة الشبکاتُ العصبية ذاتُ الذّاکرة قصيرةِ المدى المطولة ونماذج بوکس وجينکنز | ||||
| المجلة العلمية للبحوث التجارية (جامعة المنوفية) | ||||
| Article 11, Volume 49, Issue 2, April 2023, Page 517-542 PDF (1.03 MB) | ||||
| Document Type: المقالة الأصلية | ||||
| DOI: 10.21608/sjsc.2022.138261.1145 | ||||
 View on SCiNiTO | ||||
| Author | ||||
حنان خضارى مهدى محمود 
| ||||
| معهد النيل العالى للعلوم التجارية وتکنولوجيا الحاسب | ||||
| Abstract | ||||
| لقد بات من المؤکد أن انتشار فيروس کورونا ومتحور کورونا الجديد( أوميکرون) يفوق کل القدرات المعروفة للدول، وأصبح العالم في ظل الجائحة يواجه مختلف الأزمات، وعلى رأسها الأزمة الصحية العالمية المتمثلة فى ارتفاع معدلات الوفيات التي تهدد أسس المجتمعات الاجتماعية والاقتصادية على المستوى العالمي في وقت واحد، لذلک أُجريت العديد من الدراسات التي تحاول البحث عن اساليب تستخدم فى التنبؤ بالوفيات الناتجة عن الاصابة بفيروس کورونا وقد تم فى هذا البحث مقارنة أداء نموذج الشبکات العصبية ذاتُ الذّاکرة قصيرةِ المدى المطولة LSTM(Long-Short Term Memory) مع نماذج بوکس وجينکنز ARIMA (Auto Regressive.Integrated Moving Average) فى التنبـؤ بالوفيات الناتجة عن الاصابة بفيروس کورونا في مصر، وتم تجربة کل نموذج للتنبؤ بثلاث ايام جديـدة. ومـن خـلال تطبيق النماذج وُجِدَ أنَّ الشبکات العصبية ذاتُ الذّاکرة قصيرةِ المدى تتفوق على النماذج بدرجة ملحوظة. حيث لا يلزمها افتراض نماذج مسبقة لتمثيل البيانات أو العلاقة الرياضـية التي تربطهـا، وعدم اعتمادها على الخطية ، وبالاضافة الى تطبيقها بنجاح في التنبؤ بالسلاسل الزمنيـة اليومية الطويلـة | ||||
| Keywords | ||||
| فيروس کورونا; نموذج الشبکات العصبية ذاتُ الذّاکرة قصيرةِ المدى; نماذج بوکس وجينکنز; الذکاء الاصطناعي; التعلم الآلي | ||||
|
Statistics Article View: 75 PDF Download: 138 |
||||
