•  
  •  
 

Document Type

Research Article

Abstract

"في هذا الدراسة قام الباحث باخذ ظاهرتي الدرجات الحرارة والرطوبة النسبية والمتمثلة بسلسلتين لمعدلات الشهرية لمدينة (اربيل-العراق) للفترة ( 2011 - 2017 ) وقد تكونت السلسلتين من (84) قيمة ، وللتأكد من استقرارية السلسلة الزمنية لكل من الظاهرتين ، تم الاستعانة بالرسم السلسلة الزمنية حسب الاشهر وقد لاحظ الباحث ما يأتي: عدم وجود اتجاه عام (اتجاه متزايد اومتناقص حسب الاشهر ) وهذا يعني ان متوسط السلسلة الزمنية مستقرة عبر الزمن مع وجود قليل من التقعرات والنتؤات لكل من الظاهرتين، وهذه دلالة على وجود حالة عد الاستقرارية حول التباين ، ولغرض تحويل السلسلتين الى حالة الاستقرارية حول التباين تم اخذ التحويل اللوغاريتم الطبيعي لهما. وقد لوحظ ايظا وجود مركبة الموسمية بتعبير اخر وجود تغييرات تتكرر كل فتراة منتظمة ( 12 شهر) لكل من الظاهرتين ، ولازالة هذه التأثيرات قام الباحث باخذ الفرق الموسمي الاول للفترة الموسمية (طول الموسم) مقدارها 12 شهرا. قام الباحث بتطبيق نماذج بوكس-جينكنز الموسمية (Box-Jenkins) على السلسلة الزمنية المستقرة لكلا الظاهرتين للوصول الى افضل نموذج معنوي وملائم من بين النماذج المعنوية لغرض التنبؤ بالمستقبل . وقد استنتج ان النموذجان الموسميان SARIMA(3,1,4)12 و SARIMA(3,1,5)12 يمثلان الظاهرتين احسن تمثيل وذلك بالاعتماد على اقل قيمة للمعيارين المستخدمين في هذا البحث (متوسط مربع الخطا (Mean Square Error(MSE)) ومعيار (Akaike information criterion AIC) ، وبعد اجتياز النموذجين مرحلتي التشخيص والملائمة ( كفائة النموذج) ولغرض تحقيق الهدف من الدراسة قام الباحث بتطبيق مجموعة من التحويلات الرياضية الاسية على نفس النموذجين المذكورين اعلاه"" لان النموذج المشخص والملائم قبل وبعد التحويل لا يتغير اي يبقى مستقرا (طاهر،2017)"" بهدف الحصول على افضل تحويل رياضي والذي بدوره يؤدي الى تحسين النموذج وباتالي الحصول على قيم تنبؤية دقيقة ذاة جودة وكفائة عالية وبالتالي استخدامها في التنبؤات المستقبلية لكلا الظاهرتين. وبعد اجراء التطبيق تم التوصل الى ان تحويل الرياضي الاسي عندما تمتلك القوة (β=0.3) و (β=0.9) للسلسلتين على التوالي تعتبر من افضل التحويلات الرياضية لاستخدامها لتحسين جودة وكفائة القيم التنبؤية حيث تم استخدام معيارين المذكورين اعلاه اساسا للمفاضلة .

"

Download

Share

COinS