Forecasting Monthly Maximum Temperatures in Kerbala Using Seasonal ARIMA Models.

الشريط الجانبي للمقالة

PDF (الإنجليزية)
منشور: 2019-06-10
DOI: https://doi.org/10.29196/jubes.v27i2.2341
الكلمات المفتاحية:
الانحدار الذاتي، بوكس وجينكنز، التنبؤ، المتوسط المتحرك، درجة الحرارة

محتوى المقالة الرئيسي

Adnan K. Shathir
Department of Civil Engineering, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
Layla Ali Mohammed Saleh
Department of Civil Engineering, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.
Sumayah Amal Al-Din Majeed
Department of Civil Engineering, University of Kerbala, Kerbala, Iraq.

الملخص

يعتبر التنبؤ بالعوامل الجوية مسالة مهمة في مجال الأرصاد الجوي والبحث العلمي. في هذا البحث، تم اعتماد نموذج الانحدار الذاتي المتكامل والمتوسط المتحرك الفصلي (ARIMA) والذي يستند على نظرية Box- Jenkins. استخدمت البيانات الشهرية لمعدل درجة الحرارة العظمى لمدينة كربلاء للفترة (من يناير 1980 إلى ديسمبر 2016). تم اقتراح عدة نماذج للتنبؤ اعتمادا على دالة الارتباط الذاتي ودالة الارتباط الذاتي الجزئي لبيانات السلسلة الزمنية للسنوات من 1980 الى 2015. تم اختبار النماذج المقترحة باستخدام درجات الحرارة الشهرية العظمى لسنة 2016. من اجل اختبار دقة النماذج والمقارنة بينها استخدمت المعلمات الاحصائية مثل معدل الخطأ المطلق MAE، الجذر التربيعي لمتوسط مربعات الخطأ RMSE، المتوسط المطلق للخطأ النسبي   MAPEومعامل التحديد R2. بينت النتائج ان النموذج (2, 1, 2) × (1, 1, 1)12 كان الاكثر دقة واستخدم للتنبؤ بمعدل درجات الحرارة الشهرية العظمى لمنطقة الدراسة للفترة من 2017 الى 2021.

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.downloads##

##plugins.themes.bootstrap3.displayStats.noStats##

تفاصيل المقالة

إصدار

مجلد 27 عدد 2 (2019)

القسم

Articles
الحقوق الفكرية (c) 2019 مجلة جامعة بابل للعلوم الهندسية

كيفية الاقتباس

[1]
"Forecasting Monthly Maximum Temperatures in Kerbala Using Seasonal ARIMA Models"., JUBES, م 27, عدد 2, ص 223–232, 2019, doi: 10.29196/jubes.v27i2.2341.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.