كفاءة طريقتي الشبكات العصبية وطريقة بوكس جنكنزفي التنبؤ مع حالات تطبيقية في العراق
الملخص
تم مقارنة كفاءة طريقة بوكس جنكنز مع طريقة الشبكات العصبية للتنبؤ بالسلاسل الزمنية. تم بناء اربعة نماذج تنبؤ لسلاسل زمنية مختلفة في درجة التعقيد باستخدام خوارزمية التعلم الرجعي back propagation neural network وتم مقارنتها مع نماذج بوكس جنكنز القياسية standard box Jenkins وتم التوصل الى ان نتائج بان طريقة الشبكات العصبية اكثر كفاءة ومتانة وتعطي نتائج ادق للتنبؤ وبالامكان الاعتماد عليها كطريقة بديلة في التنبؤ .
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
مجلة الإدارة والاقتصاد هي مجلة مفتوحة المصدر حيث تكون جميع محتوياتها مجانية. تخضع مقالات هذه المجلة لشروط ترخيص المشاع الإبداعي المنسوب إلى المؤلف (CC-BY 4.0) (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode) الذي يسمح للمرخص لهم دون قيود بالبحث عن النص الكامل للمقالات أو تنزيله أو مشاركته أو توزيعه أو طباعته أو ربطه به، وفحصه للفهرسة وإعادة إنتاج أي وسيلة للمقالات بشرط أن ينسبوا إلى المؤلفين الفضل في ذلك (الاستشهاد). تسمح المجلة للمؤلفين بالاحتفاظ بحقوق الطبع والنشر لمقالهم المنشور.
. Creative Commons-Attribution (BY) 
