استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة
ان عملية اختيار المتغيرات الإحصائية التي تحتوي على معلومات تتعلق بالتأثير على المتغير المعتمد لها دوراً اساسياً في النمذجة الاحصائية الدقيقة. في السلاسل الزمنية وعندما يكون هناك عدد كبير جداً من متغيرات الانحدار الذاتي Autoregressive (AR) في النموذج فإنه من المهم اختيار متغيرات الانحدار الذاتي المؤث...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Arabic |
| Published: |
College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul
2023-12-01
|
| Series: | المجلة العراقية للعلوم الاحصائية |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://stats.mosuljournals.com/article_181216_d90099ac370f9a1d9a78e286d1c667ac.pdf |
| _version_ | 1797300242216910848 |
|---|---|
| author | محمد خميس رشيد اسامة شكر |
| author_facet | محمد خميس رشيد اسامة شكر |
| author_sort | محمد خميس رشيد |
| collection | DOAJ |
| description | ان عملية اختيار المتغيرات الإحصائية التي تحتوي على معلومات تتعلق بالتأثير على المتغير المعتمد لها دوراً اساسياً في النمذجة الاحصائية الدقيقة. في السلاسل الزمنية وعندما يكون هناك عدد كبير جداً من متغيرات الانحدار الذاتي Autoregressive (AR) في النموذج فإنه من المهم اختيار متغيرات الانحدار الذاتي المؤثرة فعلياً والمهمة من مجموعة كبيرة (عالية الابعاد) من المتغيرات الذاتية بتخلفات زمنية سابقة للحصول على نتائج أكثر دقة. تعد طريقة الشبكة المرنة Elastic Net من الأساليب التي تعمل على اختيار النموذج الافضل واجراء تقدير مشترك للنماذج الخطية مما يسهم في اختيار المتغيرات المؤثرة فعلياً واهمال ما دونها من مجموعة كبيرة جداً عالية الابعاد من المتغيرات الذاتية. في هذه الدراسة سيتم استخدام طريقة الشبكة المرنة لاختيار معلمات الانحدار الذاتي في نموذج السلاسل الزمنية وتقديرها. سيتم استخدام بيانات السلسلة الزمنية لحركة الربداء الرشيقة متمثلة بزوايا الظل للحركة الموجية للدودة Caenorhabditis Elegans (CE). تم اختيار نموذج السلسلة الزمنية أحادية المتغير لحركة الربداء الرشيقة عبر طريقة الشبكة المرنة ونماذج الانحدار الذاتي (Elastic-AR) الهجين بعد عمليات متعددة لاختيار متغيرات الانحدار الذاتي. ومن خلال النتائج فقد تطابقت المعلمات المختارة في نموذج الانحدار الذاتي AR مع النموذج الهجين Elastic-AR الى حد كبير مع تفوق واضح في نتائج الأسلوب الهجين ودقة عالية. ولذلك فمن الممكن استنتاج امكانية استخدام الأسلوب الهجين المقترح للحصول على أفضل نموذج للسلاسل الزمنية عالية الابعاد بأقل عدد من المتغيرات واكثرها تأثيراً مما يقلل من الجهد والتكاليف ويزيد من دقة النماذج. |
| first_indexed | 2024-03-07T23:04:27Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-b54c55b9ac73423f8053be8f6ac963b1 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1680-855X 2664-2956 |
| language | Arabic |
| last_indexed | 2024-03-07T23:04:27Z |
| publishDate | 2023-12-01 |
| publisher | College of Computer Science and Mathematics, University of Mosul |
| record_format | Article |
| series | المجلة العراقية للعلوم الاحصائية |
| spelling | doaj.art-b54c55b9ac73423f8053be8f6ac963b12024-02-22T07:19:09ZaraCollege of Computer Science and Mathematics, University of Mosulالمجلة العراقية للعلوم الاحصائية1680-855X2664-29562023-12-0120210411210.33899/iqjoss.2023.0181216181216استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقةمحمد خميس رشيد0اسامة شكر1قسم الإحصاء والمعلوماتية، كلية علوم الحاسوب والرياضيات، جامعة الموصل، الموصل، العراق.قسم الإحصاء والمعلوماتية، كلية علوم الحاسوب والرياضيات، جامعة الموصل، الموصل، العراقان عملية اختيار المتغيرات الإحصائية التي تحتوي على معلومات تتعلق بالتأثير على المتغير المعتمد لها دوراً اساسياً في النمذجة الاحصائية الدقيقة. في السلاسل الزمنية وعندما يكون هناك عدد كبير جداً من متغيرات الانحدار الذاتي Autoregressive (AR) في النموذج فإنه من المهم اختيار متغيرات الانحدار الذاتي المؤثرة فعلياً والمهمة من مجموعة كبيرة (عالية الابعاد) من المتغيرات الذاتية بتخلفات زمنية سابقة للحصول على نتائج أكثر دقة. تعد طريقة الشبكة المرنة Elastic Net من الأساليب التي تعمل على اختيار النموذج الافضل واجراء تقدير مشترك للنماذج الخطية مما يسهم في اختيار المتغيرات المؤثرة فعلياً واهمال ما دونها من مجموعة كبيرة جداً عالية الابعاد من المتغيرات الذاتية. في هذه الدراسة سيتم استخدام طريقة الشبكة المرنة لاختيار معلمات الانحدار الذاتي في نموذج السلاسل الزمنية وتقديرها. سيتم استخدام بيانات السلسلة الزمنية لحركة الربداء الرشيقة متمثلة بزوايا الظل للحركة الموجية للدودة Caenorhabditis Elegans (CE). تم اختيار نموذج السلسلة الزمنية أحادية المتغير لحركة الربداء الرشيقة عبر طريقة الشبكة المرنة ونماذج الانحدار الذاتي (Elastic-AR) الهجين بعد عمليات متعددة لاختيار متغيرات الانحدار الذاتي. ومن خلال النتائج فقد تطابقت المعلمات المختارة في نموذج الانحدار الذاتي AR مع النموذج الهجين Elastic-AR الى حد كبير مع تفوق واضح في نتائج الأسلوب الهجين ودقة عالية. ولذلك فمن الممكن استنتاج امكانية استخدام الأسلوب الهجين المقترح للحصول على أفضل نموذج للسلاسل الزمنية عالية الابعاد بأقل عدد من المتغيرات واكثرها تأثيراً مما يقلل من الجهد والتكاليف ويزيد من دقة النماذج.https://stats.mosuljournals.com/article_181216_d90099ac370f9a1d9a78e286d1c667ac.pdfاختيار متغيرات الانحدار الذاتيالسلاسل الزمنية عالية الابعادنموذج الانحدار الذاتيالشبكة المرنةالنموذج الهجين elastic-ar |
| spellingShingle | محمد خميس رشيد اسامة شكر استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة المجلة العراقية للعلوم الاحصائية اختيار متغيرات الانحدار الذاتي السلاسل الزمنية عالية الابعاد نموذج الانحدار الذاتي الشبكة المرنة النموذج الهجين elastic-ar |
| title | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| title_full | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| title_fullStr | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| title_full_unstemmed | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| title_short | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| title_sort | استخدام الشبكة المرنة لاختيار متغيرات السلاسل الزمنية عالية الابعاد لنموذج الانحدار الذاتي لحركة دودة الربداء الرشيقة |
| topic | اختيار متغيرات الانحدار الذاتي السلاسل الزمنية عالية الابعاد نموذج الانحدار الذاتي الشبكة المرنة النموذج الهجين elastic-ar |
| url | https://stats.mosuljournals.com/article_181216_d90099ac370f9a1d9a78e286d1c667ac.pdf |
| work_keys_str_mv | AT mḥmdkẖmysrsẖyd ạstkẖdạmạlsẖbkẗạlmrnẗlạkẖtyạrmtgẖyrạtạlslạslạlzmnyẗʿạlyẗạlạbʿạdlnmwdẖjạlạnḥdạrạldẖạtylḥrkẗdwdẗạlrbdạʾạlrsẖyqẗ AT ạsạmẗsẖkr ạstkẖdạmạlsẖbkẗạlmrnẗlạkẖtyạrmtgẖyrạtạlslạslạlzmnyẗʿạlyẗạlạbʿạdlnmwdẖjạlạnḥdạrạldẖạtylḥrkẗdwdẗạlrbdạʾạlrsẖyqẗ |