مقارنة بعض الطرائق اللامعلمية باستعمال المحاكاة

Abstract

ظهرت الحاجة لمقارنة الطرائق اللامعلمية المستعملة في التنبؤ بالسلاسل الزمنية لإيجاد الأسلوب الأكثر كفاءة في التنبؤ، وكان هذا بالحقيقة يمثل الهدف الأساس لإجراء هذه الدراسة. وتلخصت مشكلة البحث بان الطرائق الاحصائية المعلمية تحتاج الى شروط ومعايير قد يصعب توافرها لذلك توجب البحث عن طرائق جديدة للتنبؤ بخلاف الطرائق التقليدية هي الطرائق اللامعلمية. وكانت المقارنة من خلال تطبيق اسلوب المحاكاة حيث تم توليد البيانات عن طريق معادلة التوليد المقيد بالاعتماد على البيانات الاصلية اقل قيمة واعلى قيمة لكل نوع من البيانات. ومحور الدراسة هي مقارنة بين طريقتي الشبكات العصبية (شبكة الانتشار الخلفي للخطأ) وطريقة Kernel (مقدر Nadaraya-Watson ) اما حجوم العينات فتم اختيار الحجوم (15 و 30 و 60 و 100) اما فيما يخص المعايير التي استعملت للمقارنة فكانت (MSE , RMSE, MAE, MAPE).

اظهرت النتائج ومن خلال المحاكاة َ أن الشبكات العصبية تعطي نتائج افضل واكثر كفاءة من طريقة Kernel في اغلب المقاييس ولجميع حجوم العينات.