عناصر مشابهة
Using Single Exponential Smoothing Model and Grey Model to Forecast Corn Production in Iraq during the Period "2022- 2030"
| العنوان بلغة أخرى: | استخدام نموذج التمهيد الاسي المفرد والنموذج الرمادي للتنبؤ بإنتاج الذرة في العراق خلال الفترة "2022-2030" |
|---|---|
| المصدر: | مجلة جامعة كركوك للعلوم الإدارية والاقتصادية |
| الناشر: |
جامعة كركوك - كلية الإدارة والاقتصاد
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | , |
| المجلد/العدد: | مج13, ع3 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2023 |
| الصفحات: | 261 - 271 |
| DOI: | 10.32894/1913-013-003-021 |
| ISSN: | 2222-2995 |
| رقم MD: | 1434144 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | English |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | يتضمن التنبؤ بالسلاسل الزمنية تحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالقيم المستقبلية، وبالتالي المساعدة في اتخاذ القرار وتخصيص الموارد عبر المجالات المختلفة. التنبؤ هو أسلوب يتضمن توقع القيم المستقبلية من خلال النظر في البيانات السابقة والحالية ذات الصلة. الهدف الأساسي من هذا البحث هو مقارنة فعالية التمهيد الأسي المفرد (SES) والنموذج الرمادي GM (1.1) في التنبؤ بإنتاج الذرة. تم الحصول على بيانات هذا التحليل من موقع "index mundi-Iraq Corn Production"، الذي يغطي الفترة الزمنية من ۲۰۰۳ إلى ۲۰۲۱، بمجموع تسع عشرة فترة زمنية. كشف التحليل عن اتجاه واضح في البيانات، مما يجعل تطبيق نموذجي SES و GM (1.1) مناسبا لإجراء التنبؤ، تم استخدام أدوات مثل Stratigraphic وMinitab وExcel تضمنت عملية التنبؤ تطبيق نموذجي SES وGM (1.1) للتنبؤ بإنتاج الذرة. ولتحديد النموذج الأنسب استخدم الباحثون متوسط نسبة الخطأ المطلق (MAPE وMSE) لكلا النموذجين، وأخيرا ووفقا لنتائجهم فإن القيمة المثلى لـ α في (SES) هي (0.04). والقيمة المثلى لـ α في (SES) هي (0.04). MAPE وMSE بنسبة (27.78216464% و226507.9193) على التوالي، وMAPE وMSE من (GM (1.1 هي (٢٦,٤٣٤٨٠٠٤٦% و١٤١٣٨١,٩٤٠٩) على التوالي. بعد ذلك، وجد أن GM (1.1) هي أفضل طريقة للتنبؤ بإنتاج الذرة في العراق لأنها تنتج أقل قيمة MAPE وMSE مقارنة بـ SES. Time series forecasting involves analyzing historical data to make predictions about future values, thereby assisting in decision-making and resource allocation across various domains. Forecasting is a technique that involves anticipating future values by considering relevant past and current data. The primary aim of this research is to compare the effectiveness of Single Exponential Smoothing (SES) and Grey Model (1,1) (GM (1,1)) in predicting corn production. The data for this analysis was obtained from the "index mundi-Iraq Corn Production" website, covering the time span from 2003 to 2021, totalling nineteen time periods. The analysis revealed a discernible trend in the data, making the application of both the SES and GM (1,1) models suitable. To conduct the forecasting, tools such as Stratigraphic, Minitab, and Excel were utilized. The forecasting process involved applying the SES and GM (1,1) models to predict corn production. To determine the most suitable model, the researchers employed the mean absolute percentage error (MAPE and MSE) for both models, Finally, according to their results the parameter optimization are the optimum value of α in (SES) is (0.04) and the optimum MAPE and MSE of (27.78216464% and 226507.9193) by respectively and MAPE and MSE of the GM (1,1) is (26.43480046% and 141381.9409) by respectively. Then, the GM (1,1) was found to be the best method to forecast the corn production in Iraq since it produces the lowest MAPE and MSE value compared to SES. |
|---|
