الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: سلاسل زمنية
-
نموذج قائم على CNN-transformer تم شرحه بواسطة SHAP وأوزان الانتباه متعدد الرؤوس لتوقع السلاسل الزمنية
2026 | المؤلف: Stefano Frizzo Stefenon وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش هذه القسم نقاط القوة في الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) وهياكل المحولات في نمذجة البيانات الزمنية. تُعرف الشبكات العصبية التلافيفية بقدرتها على التقاط الأنماط المحلية وعدم التغير في الترجمة، بينما تتفوق المحولات في نمذجة الاعتمادات بعيدة المدى من خلال آليات الانتباه الذاتي. يقدم البحث هيكلًا هجينًا، CNN-Transformer-SHAP-MHAW، يجمع بين هذين النهجين لتحسين توقعات السلاسل الزمنية…
-
CAMELS-GB v2: سلاسل زمنية هيدرومناخية وخصائص المناظر الطبيعية لـ 671 حوضًا في بريطانيا العظمى
2026 | المؤلف: Gemma Coxon وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم ورقة البحث النسخة الثانية من مجموعة بيانات CAMELS-GB، التي تجمع بيانات هيدرولوجية شاملة من جميع أنحاء بريطانيا العظمى، تشمل ملايين الملاحظات على مقاييس زمنية تتراوح من ساعة إلى شهر. تتضمن هذه النسخة المحدثة تدفقات الأنهار اليومية التي تم التحكم في جودتها، وحدود الحوض، والخصائص المستمدة من أرشيف تدفق الأنهار الوطني في المملكة المتحدة. تشمل…
-
HYDRA: نهج مدفوع بالهرمية متعددة المستويات للكشف عن الشذوذ بشكل موثوق في السلاسل الزمنية
2026 | المؤلف: Mingyi Huang وآخرون | المجلة: Proceedings of the ACM on Management of Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم القسم نظرة عامة على HYDRA، وهو نهج جديد متعدد المستويات هرمي وغير خاضع للإشراف لاكتشاف الشذوذ في السلاسل الزمنية. على الرغم من التقدم في الشبكات العصبية، لا تزال طرق التنقيب عن البيانات التقليدية تنافسية ولكن لها قيود ملحوظة، مثل صعوبة الطرق المعتمدة على التباين مع الشذوذ المتكرر وفشل تقنيات التجميع في التقاط الانحرافات الدقيقة.…
-
إطار تعلم موزع للتعويض العميق عن البيانات المفقودة في سلاسل زمنية غير متجانسة لوحدات العناية المركزة
2026 | المؤلف: Raja Vavekanand وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يقدم هذا القسم نظرة عامة على التحديات والحلول المتعلقة بالقيم المفقودة في بيانات الرعاية الصحية متعددة الأنماط الزمنية، وخاصة في بيئات الرعاية الحرجة. تعيق طرق الاستيفاء المركزية التقليدية اللوائح المتعلقة بالخصوصية، وغالبًا ما تفتقر النماذج المؤسسية الفردية إلى القابلية للتعميم. يقدم البحث Fed-HealthImp، وهو إطار تعلم اتحادي مصمم لاستيفاء القيم المفقودة في بيانات السلاسل الزمنية…
-
تحليل وسائل التواصل الاجتماعي يعكس المشاعر السلبية التي تم تجربتها في كل من تغييرات الوقت مع تأثير اكتئابي أكبر قليلاً في أوائل الخريف
2026 | المؤلف: Ben Ellman وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تبحث هذه الدراسة في تأثير تغييرات الوقت نصف السنوية – تحديدًا التوقيت الصيفي (DST) في الربيع والتوقيت القياسي (ST) في الخريف – على المشاعر العامة كما تم التعبير عنها في المنشورات على الإنترنت ووسائل التواصل الاجتماعي في الولايات المتحدة من 2019 إلى 2023. تكشف الدراسة أن كلا التغييرين في الوقت يؤديان إلى زيادة كبيرة في…
-
الاتجاهات غير الخطية في روابط أسعار الطاقة والزراعة: تحليل سلسلة زمنية قائم على فورييه
2026 | المؤلف: Özgür Bor وآخرون | المجلة: Agricultural and Resource Economics Review | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تتناول هذه المقالة البحثية تأثير أسعار الطاقة، وبشكل خاص النفط الخام والغاز الطبيعي، على الأسواق الزراعية، مع التركيز على القمح والذرة وفول الصويا. باستخدام بيانات شهرية من يناير 1990 إلى فبراير 2021، مع توقعات تمتد حتى 2024، تحلل الدراسة التأثيرات المباشرة وغير المباشرة لأسعار الطاقة على السلع الزراعية، لا سيما من خلال عدسة تكاليف الأسمدة.…
-
شبكات BiLSTM-Transformer المتوازية لتوقع الديناميات الفوضوية
2026 | المؤلف: Junwen Ma وآخرون | المجلة: AIP Advances | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه القسم التحديات التي تطرحها الأنظمة الفوضوية، وخاصة حساسيتها الشديدة للظروف الأولية والسلوكيات الديناميكية المعقدة، مما يعقد التنبؤات الدقيقة. لمعالجة قيود الطرق التنبؤية التقليدية التي تكافح لالتقاط الميزات المحلية والاعتماديات العالمية في السلاسل الزمنية الفوضوية في وقت واحد، يقدم البحث إطارًا تنبؤيًا جديدًا متوازيًا يجمع بين شبكات Transformer وBidirectional Long Short-Term Memory (BiL-STM). يتميز…
-
بيانات تخطيط القلب الكهربائي (ECG) الزمنية لتوقع مبكر لتوقف القلب
2026 | المؤلف: M. Khurram Umair وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب القلب والأوعية الدموية (Cardiology and Cardiovascular Medicine)تتناول ورقة البحث التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على الرعاية الصحية، وخاصة في مجال أمراض القلب، حيث يعزز تحليل أنماط تخطيط القلب الكهربائي (ECG) لتحسين دقة التشخيص. نظرًا لانتشار الأمراض القلبية الوعائية والحاجة الملحة للتنبؤ المبكر بالسكتة القلبية المفاجئة، تحقق الدراسة في فعالية تقنيات التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) المطبقة على بيانات تخطيط القلب…
-
نموذج انحدار ديناميكي لسلاسل زمنية مزدوجة الحدود بناءً على توزيع بُرّ XII المنعكس
2026 | المؤلف: Tatiane Fontana Ribeiro وآخرون | المجلة: Environmental and Ecological Statistics | المجال: التمويل (Finance)تقدم هذه الورقة نموذج سلسلة زمنية جديد يستخدم توزيع Burr XII المنعكس (RUBXII)، مما يوفر بديلاً للنماذج الحالية مثل نموذج المتوسط المتحرك الذاتي Kumaraswamy (Kumaraswamy-ARMA) ونموذج المتوسط المتحرك الذاتي Beta (Beta-ARMA) لتحليل بيانات السلاسل الزمنية المقيدة ضمن الفترة الوحدة. يلتقط نموذج RUBXII الوسيط الشرطي للسلاسل الزمنية المتقطعة من خلال إطار ديناميكي يتضمن مكونات autoregressive و…
-
العلاقة السببية بين الاستثمار الأجنبي المباشر والنمو الاقتصادي في تركيا: تحليل تودا-ياماموتو
2026 | المؤلف: Ulvi UZUN Yilmaz | المجلة: Ilgʻor iqtisodiyot va pedagogik texnologiyalar. | المجال: الاستراتيجية والإدارة (Strategy and Management)تدرس هذه الدراسة العلاقة السببية بين الاستثمار الأجنبي المباشر (FDI) والنمو الاقتصادي في تركيا من 1980 إلى 2020، باستخدام بيانات السلاسل الزمنية السنوية. يتم قياس النمو الاقتصادي من خلال الناتج المحلي الإجمالي الحقيقي للفرد، مع بيانات مستمدة من مؤسسات موثوقة مثل البنك الدولي وتركستات. تستخدم التحليل نهج سببية تودا-ياماموتو، الذي يتمتع بصلابة تجاه أوامر التكامل…
