عناصر مشابهة

Forecasting the Amount of Water Consumed in Erbil City using Time Series Model (SARIMA)

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
العنوان بلغة أخرى:التنبؤ بكمية المستهلكة فى مدينة أربيل باستخدام نموذج السلاسل الزمنية (SARIMA)
المصدر:زانكو - الإنسانيات
الناشر: جامعة صلاح الدين
المؤلف الرئيسي: محمد، سامان حسين (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عمر، عماد على (م. مشارك)
المجلد/العدد:مج23, ع6
محكمة:نعم
الدولة:العراق
التاريخ الميلادي:2019
الصفحات:285 - 296
ISSN:2218-0222
رقم MD:1046389
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:English
قواعد المعلومات:HumanIndex
مواضيع:
السلسلة الزمنية | الإحصاء | مدينة أربيل
رابط المحتوى:

الوصف
المستخلص:يعد التنبؤ في السلسلة الزمنية أحد الموضوعات الأساسية في العلوم الإحصائية لأن مؤشراتها تساعد الحكومة على وضع خطة جيدة للحصول على قرار دقيق في المستقبل. وقد أُجري هذا البحث بهدف تحليل بيانات السلسلة الزمنية الخاصة بكمية المياه المستهلكة لمدينة أربيل للسنوات السابقة للفترة بين (1/ 1/ 2014) حتى (30/ 6/ 2020). في التحليل، وجدت الدراسة عدم استقرارية في السلسلة الزمنية، لذلك تم إجـراء التحويلات اللازمة على السلسلة لإزالة عدم استقرارية. ومن ثم اختيار النموذج الافضل من بين للنماذج المتحصل عليها. وجد أن SARIMA (0, 1, 2) (1, 1, 1)12 يعطي أفضل النتائج بنـاءً على أقل المعايير الإحصائية (MAPE, MAE, RMSE) المستخدمة للمقارنة. أخيراً، باستخدام أفضل نموذج تم التنبؤ بالمعدل الشهري للماء المستهلك في مدينة أربيل لفترة (12) شهراً (6 أشهر في سنة 2019 و6 أشهر في سنة 2020) وبدا النتائج بانة تتسق مع تلك القيم الفعلية في السلاسل الزمنية.

Forecasting in the time series is one of the essential subjects in statistical science because its indicators helps the government to make a good plan to get an accurate decision in the future. This research was conducted to analyse the time series data for the amount of water consumed in Erbil City for the years proceeding the period between (1/1/2014) until of (30/6/2019). In the analysis, the study found non-stationary in the time series, so the necessary transformations were taken on the series to remove the non-stationary. Thus, the best model was found among the obtained models, SARIMA (0, 1, 2) (1, 1, 1)12 produces the best results based on the minimum statistical criteria (RMSE, MAE, MAPE) used for comparison. Finally, using the best model to forecast the water monthly average consumed in Erbil City for 12 months (6 months in 2019 and 6 months in 2020) and the results appeared to be consistent with those actual values in the time series.

عناصر مشابهة