الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: توقعات جماعية
-
التعلم الجماعي القابل للتفسير باستخدام SHAP لاكتشاف الشذوذ في ERP
2026 | المؤلف: Adiah Qazi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل للتعلم الجماعي القابل للتفسير مصمم لاكتشاف الشذوذ في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) داخل بيئات التصنيع. على الرغم من الأداء العالي لنماذج الشبكات العصبية الفردية، التي تحقق درجات F تفوق 0.90 على مجموعات بيانات صناعية، إلا أنها تفتقر إلى القابلية للتفسير اللازمة للامتثال التنظيمي. يدمج الإطار المقترح ستة نماذج متنوعة لاكتشاف…
-
إطار عمل اختيار الميزات الهجينة والتجميع الموجه بالتنوع للتعلم الجماعي القابل للتفسير: تطبيق على توقع وفيات COVID-19
2026 | المؤلف: Farideh Mohtasham وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث إطار عمل هجين لاختيار الميزات وتوجيه التنوع يهدف إلى تعزيز النمذجة التنبؤية في البيانات الطبية الحيوية عالية الأبعاد، وخاصة للتطبيقات السريرية. يعالج هذا الإطار قيود الطرق التجميعية الحالية من خلال دمج خط أنابيب قوي لاختيار الميزات – باستخدام تقنيات مثل عامل تضخم التباين (VIF)، وتحليل التباين (ANOVA)، والإزالة التراجعية المتسلسلة (SBE)، والانحدار باستخدام…
-
هل نحن نشخص بشكل خاطئ موثوقية التوقعات الجماعية؟ حول عدم كفاية مقاييس موثوقية الانتشار-الخطأ والرتبة
2026 | المؤلف: Arlan Dirkson وآخرون | المجلة: Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)في هذا القسم، ينتقد المؤلفون الاعتماد على مساواة Spread-Error ورسم بياني للرتب المسطحة كمؤشرات على موثوقية التوقعات الجماعية، مؤكدين أنه على الرغم من كونها ضرورية، إلا أن هذه المقاييس غير كافية للتقييم الدقيق. يظهرون نظريًا أن العلاقة بين Spread-Error لا تشخص الموثوقية بشكل كافٍ حتى من الدرجة الثانية، حتى عند معالجة التحيز غير المشروط. من…
-
تحليل قابلية تطبيق التعلم الجماعي القائم على الأشجار لنماذج توقع ملوثات الهواء
2026 | المؤلف: Xiaofeng Zhu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل قائم على الأشجار في التعلم الآلي يهدف إلى تعزيز التنبؤ بالملوثات المتعددة لإدارة جودة الهواء. تقيم الأبحاث القدرات التنبؤية لثلاثة نماذج – الغابة العشوائية (RF)، شجرة القرار المعززة بالتدرج (GBDT)، وشجرة القرار (DT) – عبر ستة ملوثات رئيسية: PM 2.5، PM 10، NO 2، SO 2، CO، و O 3.…
-
دمج الذكاء الجغرافي والتعلم الآلي لرسم خرائط عرضة الفيضانات
2026 | المؤلف: Mehdi Rahimi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تدرس هذه الدراسة رسم خرائط تعرض الفيضانات من خلال نماذج التعلم الآلي (ML) ومجموعات بيانات الاستشعار عن بعد، مع التركيز على خمسة خوارزميات: تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، شجرة القرار (DT)، الغابة العشوائية (RF)، آلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)، والنموذج الخطي العام (GLM). استخدمت البحث بيانات مدى الفيضانات من قاعدة بيانات الفيضانات العالمية (GFD) التي تغطي…
-
AIFS-CRPS: التنبؤ الجماعي باستخدام نموذج تم تدريبه بدالة خسارة تعتمد على درجة الاحتمالية المرتبة المستمرة
2026 | المؤلف: Simon Lang وآخرون | المجلة: npj Artificial Intelligence | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)يقدم هذا القسم AIFS-CRPS، وهو نوع من مجموعة نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي (AIFS) تم تطويره في ECMWF، مصمم لتعزيز التنبؤات الجوية متوسطة المدى من خلال إطار عمل احتمالي. يستخدم AIFS-CRPS مقياس الاحتمالية المستمر العادل تقريبًا (afCRPS) كدالة خسارة، مما يقلل بشكل فعال من التحيز المرتبط بأحجام المجموعة المحدودة مع تجنب مشكلات الانحلال الموجودة في CRPS…
-
تقييم أداء نماذج المناخ العالمية المختارة من CMIP6 لمحاكاة درجات الحرارة التاريخية في إثيوبيا
2026 | المؤلف: Alehegn Belay Tagele وآخرون | المجلة: Theoretical and Applied Climatology | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم هذه الفقرة نظرة عامة على التقدم في نماذج المناخ العالمية (GCMs) منذ عام 1995، مع التركيز على دورها في محاكاة نظام المناخ ودمجها في مشروع المقارنة بين النماذج المتصلة (CMIP). تقيّم الدراسة أداء سبعة نماذج GCMs من CMIP6 في محاكاة درجات الحرارة القصوى (Tmax) والدنيا (Tmin) عبر خمس مناطق زراعية إيكولوجية (AEZs) في إثيوبيا…
-
توقع أسعار الكهرباء باستخدام نماذج ميتا جماعية ومفسري SHAP: نهج مدفوع بتحليل المكونات الرئيسية
2026 | المؤلف: Amirhosein Hayati وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الكهربائية والإلكترونية (Electrical and Electronic Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد للنمذجة المجمعة تهدف إلى تحسين توقعات أسعار الكهرباء قبل ساعة. يدمج الإطار تقنيات تعلم الآلة المختلفة، وبشكل خاص XGBoost وLSTM وCNN، مع SHAP (SHapley Additive exPlanations) من أجل القابلية للتفسير وPCA (تحليل المكونات الرئيسية) لتقليل الأبعاد. تم استخدام استراتيجيتين مجمعتين: المتوسط المرجح، الذي حقق خطأ الجذر التربيعي المتوسط…
-
زيادة الدقة والوضوح في التنبؤات دون الموسمية من خلال 3D U-Net: الغرب الأمريكي
2026 | المؤلف: Jihun Ryu وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تبحث هذه الدراسة في تطبيق بنية 3D U-Net لتعزيز توقعات الطقس على المدى الفرعي، لا سيما في الغرب الأمريكي. تكافح نماذج التنبؤ بالطقس العددية التقليدية (NWP) مع التوقعات عالية الدقة، خاصة بالنسبة للهطول. تستخدم الدراسة نظام التنبؤ بالجمع من ECMWF كمدخلات وبيانات PRISM عالية الدقة كهدف، مما يوضح أن نموذج 3D U-Net يحسن بشكل كبير…