الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تحليل STL

تحليل تفكيك السلاسل الزمنية والشبكات العصبية LSTM لتوقع انبعاثات CO2 من النقل في المملكة العربية السعودية: دعم أهداف المناخ لرؤية 2030 Time Series Decomposition and LSTM Neural Networks for Forecasting Transportation CO2 Emissions in Saudi Arabia: Supporting Vision 2030 Climate Objectives

2026 | المؤلف: Dalia Kamal Alnagar وآخرون | المجلة: International Journal of Analysis and Applications | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)

تقدم هذه الدراسة إطار عمل جديد للتنبؤ يدمج بين تحليل السلاسل الزمنية والشبكات العصبية من نوع الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) للتنبؤ بانبعاثات ثاني أكسيد الكربون من قطاع النقل في المملكة العربية السعودية، بما يتماشى مع أهداف المناخ لرؤية 2030. باستخدام بيانات تاريخية من 1970 إلى 2024، تكشف النتائج أن نماذج LSTM تتفوق بشكل كبير…