الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متوسط الخطأ التربيعي

تطبيق التعلم الآلي القابل للتفسير القائم على SHAP في توقع العمر المتبقي المفيد لأنظمة محركات الطائرات

2026 | المؤلف: C. Z. Yuan وآخرون | المجلة: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)

تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة القابل للتفسير باستخدام SHAP (SHapley Additive exPlanations) للتنبؤ بالعمر المتبقي المفيد (RUL) لأنظمة التوربينات، تم تقييمه باستخدام مجموعة بيانات NASA C-MAPSS. من بين ثمانية خوارزميات تعلم الآلة التي تم تقييمها، برز LightGBM كالأكثر فعالية، حيث حقق خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) قدره 36.68، وخطأ متوسط مطلق (MAE) قدره…
توقف عن استخدام خطأ الجذر التربيعي كهدف لهطول الأمطار!

2026 | المؤلف: Kieran M. R. Hunt | المجلة: Artificial Intelligence for the Earth Systems | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

تنتقد الورقة البحثية استخدام خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) كخسارة تدريب افتراضية لنماذج هطول الأمطار المعتمدة على البيانات، مشيرة إلى عدم كفايتها بسبب الطبيعة غير الغاوسية لبيانات الهطول، التي تكون شبه مستمرة، ومضخمة بالصفر، وغير سالبة، وذو ذيول ثقيلة. يقترح المؤلفون انحراف تويدي كبديل مبرر إحصائيًا، وهو دالة خسارة قائمة على الاحتمالية من عائلة التشتت…
رسم خريطة عمق الثلوج اليومية باستخدام التعلم الآلي والليدار الجوي عبر ثلجين متباينين

2026 | المؤلف: Caleb G. Pan وآخرون | المجلة: The cryosphere | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)

تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة يستخدم عددًا محدودًا من عمليات الاستحواذ على الليدار الجوي جنبًا إلى جنب مع سلسلة زمنية يومية للسائق (سواء كانت قياسات في الموقع أو بيانات ERA5-Land) لإنشاء خرائط عمق الثلوج اليومية المتماسكة زمنيًا على نطاق الحوض. يستخدم الإطار نموذج الغابة العشوائية المدرب على اختلافات الليدار والسائق، مما يلتقط بفعالية…
نهج متعدد الحدود برنشتاين لتقدير دوال التوزيع التراكمي في وجود بيانات مفقودة

2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Statistical Papers | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)

تبحث هذه الدراسة في التقدير غير المعلمي لدوال التوزيع التراكمي الأحادية المتغيرة (CDFs) في سياق البيانات المفقودة بشكل عشوائي. يقدم المؤلفون مقدرات تعزز دالة التوزيع التراكمي التجريبية (IPW) باستخدام مشغل برنشتاين، مما يؤدي إلى منحنيات أحادية ومحدودة تتكيف مع دعم البيانات. يتم تحليل نوعين من المقدرات: مقدر زائف يستخدم الميل المعروف ومقدر قابل للتطبيق يقدر…
توقع حجم جزيئات الليبوزوم بواسطة تكنولوجيا التحليل العملي المتكاملة مع التعلم الآلي

2026 | المؤلف: Junghu Lee وآخرون | المجلة: Small Methods | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

يقدم هذا القسم من ورقة البحث إطارًا جديدًا يدمج تكنولوجيا التحليل العملي في الخط (PAT) مع التعلم الآلي (ML) لتعزيز دقة توقع حجم جزيئات الليبوسوم، وهو أمر حاسم لتوصيل الأدوية بشكل فعال. يحقق النموذج المطور خطأ متوسط الجذر التربيعي (RMSE) قدره 7.18 نانومتر، مما يدل على دقة عالية مع بيانات تجريبية محدودة. من خلال دمج…
تقييم خوارزميات الكلوروفيل-أ في المناطق الاستوائية من صور الأقمار الصناعية Sentinel-2: دراسة مقارنة مع بيانات الملاحظة في المواقع في المسطحات المائية العذبة في تايلاند

2026 | المؤلف: Chuti Rakasachat | المجلة: International Journal of Geoinformatics | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

في تايلاند، تشكل الإثراء بالمغذيات تحديًا كبيرًا بسبب التحميل المفرط للمغذيات الذي يؤدي إلى نمو سريع للفيتوبلانكتون. تقيّم هذه الدراسة فعالية خوارزميات تقدير الكلوروفيل-أ المستمدة من صور الأقمار الصناعية Sentinel-2، ً نهجين رئيسيين: تحسين أربعة خوارزميات موجودة مصممة للمناطق المعتدلة أو شبه الاستوائية وتطوير خوارزميات جديدة خاصة بالمنطقة باستخدام الانحدار الخطي المتعدد (MLR) والانحدار المتعدد…
إطار عمل للتنبؤ التكيفي المدرك للنظام لأسعار البيتكوين باستخدام نماذج توليد احتمالية

2026 | المؤلف: Simona-Vasilica Oprea وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم هذه البحث إطار عمل هجين للتنبؤ مدرك للنظام مصمم لسوق البيتكوين، يتناول خصائصه غير الخطية وغير الثابتة وتغير الأنظمة. يستخدم الإطار نموذج ماركوف المخفي (HMM) لاكتشاف أنظمة السوق – صاعدة، هابطة، وجانبية – بناءً على الخصائص الإحصائية بدلاً من العتبات الثابتة. كل نظام ينشط نموذج تنبؤ محدد: ARIMAX للأسواق الهابطة، SARIMAX للفترات الجانبية، وNeuralProphet…
تقدير المساحات الصغيرة لاستطلاعات الأعمال: مقارنة بين نماذج المستوى الوحدوي المعتمدة على التحويل

2026 | المؤلف: Chiara Bocci وآخرون | المجلة: Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistics) | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)

تقدم هذه القسم نظرة عامة على خصائص الأعمال التجارية الصغيرة والمتوسطة في قطاع التجزئة، والتي تُعرف بأنها تلك التي تضم أقل من 50 موظفًا. تسلط الضوء على الميزات الديموغرافية والتشغيلية الرئيسية لهذه الفئة، والتي تعتبر حاسمة لفهم دورها في قطاع التجزئة. من المحتمل أن تتضمن التحليل جوانب مثل حجم الأعمال، وعدد الموظفين، وربما التأثير الاقتصادي…
WaveUformer: نموذج تصحيح التحيز لتوقعات الموجات GWSM4C

2026 | المؤلف: Can Fang وآخرون | المجلة: Frontiers in Marine Science | المجال: علم المحيطات (Oceanography)

تستكشف هذه الدراسة تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في توقعات الأمواج، مع التركيز بشكل خاص على قيود طرق التصحيح التقليدية لنماذج البيانات المدفوعة مثل نموذج الموجات العالمي لمحاكاة المناخ (GWSM4C). تقدم الدراسة WaveUformer، وهو نموذج تصحيح يعتمد على التعلم العميق مصمم لتعزيز دقة توقعات ارتفاع الموجات الهامة (SWH) من خلال دمج بيانات حقل الرياح وبيانات توقع…
تطوير استراتيجية إدارة دقيقة للنيتروجين تعتمد على التعلم الآلي المبتكر وتكديس البيانات متعددة المصادر للذرة

2026 | المؤلف: Dan Li وآخرون | المجلة: Precision Agriculture | المجال: علوم النبات (Plant Science)

هدفت الدراسة إلى تطوير استراتيجية مبتكرة لتوصيات النيتروجين (N) خلال الموسم لمحصول الذرة (Zea mays L.) باستخدام تقنيات التعلم الآلي (ML) المجمعة ودمج البيانات من مصادر متعددة. قامت الدراسة بتحليل بيانات من 49 سنة موقعية من تجارب معدلات النيتروجين عبر حزام الذرة في الولايات المتحدة، مع تقييم أداء خمسة خوارزميات تعلم آلي فردية—منحدر الغابة العشوائية…