الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متوسط نسبة الخطأ المطلق
-
دراسة حول توقع مخرجات أداء المحرك بواسطة خوارزميات التعلم الآلي في محرك HCCI أحادي الأسطوانة
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Engineering Perspective | المجال: الجريان وانتقال الموائع (Fluid Flow and Transfer Processes)تناقش ورقة البحث تطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وبشكل خاص خوارزمية AdaBoost وطرق الشجرة، للتنبؤ بمقاييس الأداء لمحركات الاشتعال بالضغط المتجانس (HCCI). تم إنشاء مجموعة بيانات تتكون من 805 إدخالات من خلال تغيير قيمة لامدا (λ) في محرك HCCI أحادي الأسطوانة (Ricardo Hydra) وقياس الأداء عبر سرعات محرك مختلفة. كانت الدراسة تهدف إلى التنبؤ بالمتغيرات الناتجة…
-
إطار CNN-MLP لتوقع مناطق الغابات المحترقة باستخدام خوارزمية PSO-WOA
2026 | المؤلف: Mohamed H. Mousa وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم البحث إطار عمل هجين محسن للتعلم العميق، يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) وبيرسيبترون متعدد الطبقات (MLP) مع تقنيات تحسين ميتاهيرستية، تهدف إلى التنبؤ بدقة بالمناطق المحترقة من حرائق الغابات. يتناول الدراسة تعقيدات بيانات الطقس المرتبطة بالحرائق، التي تتميز بعلاقات غير خطية وانحراف، من خلال استخدام خوارزمية اليراعة الثنائية (BFA) لاختيار الميزات، والتي تحدد…
-
PackMLP: نموذج MLP قائم على الباتش للتنبؤ الذكي بالمخزون والأتمتة مع دمج مسح QR A-LIQ
2026 | المؤلف: Muhammad Zubair وآخرون | المجلة: Mehran University Research Journal of Engineering and Technology | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم البحث نظام إدارة مخزون ذكي مبتكر يعالج عدم الكفاءة في الطرق التقليدية من خلال تقدمين رئيسيين: نظام المسح A-LIQ (ماسح الليزر المتقدم QR) ونموذج التنبؤ PackMLP. يعزز نظام A-LIQ دقة مسح رمز الاستجابة السريعة إلى أكثر من 99.2% مع زمن تأخير أقل من 0.9 ثانية، حتى في الظروف الصعبة، من خلال دمج المستشعرات الحركية…
-
نماذج ANFIS وANN المحسّنة بالطرق الميتاهيرستية لتوقع أسعار الأسهم: دليل من مؤشر بورصة إسطنبول 100
2025 | المؤلف: Hasan Kazak وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث ورقة البحث في دمج نظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي (ANFIS) مع الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لتوقع أسعار الأسهم، مع التركيز بشكل خاص على مؤشر BIST 100. تتناول هذه الدراسة فجوة كبيرة في توقعات السوق المالية من خلال اقتراح منهجية جديدة تجمع بين نماذج ANN التقليدية وأنظمة المنطق الضبابي، مما يعزز القابلية للتفسير والقدرة على…
-
تعزيز التنبؤ بعبء السكري المدفوع بالذكاء الاصطناعي: تحليل مقارن لنماذج التعلم العميق والنماذج الإحصائية
2025 | المؤلف: Rasool Esmaeilyfard وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تدرس هذه الدراسة فعالية أربعة نماذج للتنبؤ – المحول مع مشفر تلقائي متغير (VAE)، الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، وحدة التكرار المغلقة (GRU)، ومتوسط الحركة التكاملي الذاتي (ARIMA) – في التنبؤ بالعبء العالمي للسكري. باستخدام بيانات سنوية عن سنوات الحياة المعدلة حسب الإعاقة (DALYs)، والوفيات، وانتشار المرض من 1990 إلى 2021، تم تدريب النماذج على…
-
نهج الشبكة العصبية العميقة المدمج مع التعلم المعزز لتوقع أسعار الصرف باستخدام بيانات السلاسل الزمنية والعوامل المؤثرة
2025 | المؤلف: T. Soni Madhulatha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم الدراسة بنية هجينة جديدة تجمع بين شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) وعوامل الشبكة العميقة Q (DQN) لتوقع أسعار الصرف، مع التركيز بشكل خاص على مجموعة بيانات USD/INR. تعزز هذه الطريقة النماذج التقليدية من خلال دمج التعلم المعزز، مما يسمح للنظام بالتعلم التكيفي من التغذية الراجعة وتحسين دقة التنبؤ، كما تقاس بواسطة مقاييس مثل…
-
تقييم مدفوع بالبيانات للتآكل في الهياكل الخرسانية المسلحة المدفونة في التربة الغنية بالطين
2025 | المؤلف: Shahbaz Ahmad وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة المدنية والإنشائية (Civil and Structural Engineering)تبحث هذه الدراسة في تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) للتنبؤ بمعدلات التآكل لحديد التسليح المصنوع من الصلب العادي في المركبات الأسمنتية المعرضة لبيئات التربة التي تهيمن عليها الطين. تركز الدراسة على ثلاثة معايير بيئية رئيسية: تركيز كلوريد الصوديوم (NaCl) (0-4%)، جرعة المثبط (DOI) (0-5%)، ومدة التعرض (30-180 يومًا). تم تطوير وتدريب هيكلين من ANN، وهما…
-
نموذج التعلم العميق الهجين CNN-LSTM لتوقع الإشعاع الشمسي المباشر: دراسة عن الإمكانات الشمسية في غرداية، الجزائر
2025 | المؤلف: Boumediene Ladjal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا شاملاً لأربعة نماذج لتوقع إشعاع الشمس (SR)، مع التركيز على أدائها خلال فترات التنبؤ القصيرة إلى المتوسطة. تشمل النماذج التي تم تحليلها نموذج التغذية الأمامية مع الانتشار العكسي (FFBP)، ونموذج التغذية الأمامية الالتفافية مع الانتشار العكسي (CFBP)، والانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، ونموذج التعلم العميق الهجين الذي يدمج الشبكات العصبية…
-
توقع وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في السند، باكستان
2025 | المؤلف: Moiz Qureshi وآخرون | المجلة: BMC Public Health | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول هذه الدراسة الزيادة المتزايدة في حالات وفيات أمراض القلب والأوعية الدموية (CVD) في محافظة السند في باكستان، باستخدام مجموعة بيانات زمنية من 1999 إلى 2021 مأخوذة من مستشفى مدني في نوابشاه. تستخدم البحث نماذج السلاسل الزمنية التقليدية – نايف، هولت-وينترز، والتنعيم الأسي البسيط (SES) – وتقارن أدائها مع نهج التعلم الآلي، نموذج الشبكة العصبية…
-
إدارة الطاقة وتوقع الطاقة المعتمدة على التعلم الآلي في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة مع مصادر طاقة موزعة متعددة
2024 | المؤلف: Arvind R. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تبحث الورقة البحثية في دمج مصادر الطاقة المتجددة في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة، مع التركيز على تطبيق الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR) لتحسين توقعات توليد الطاقة وإدارة الطاقة. يستخدم نموذج SVR بيانات إنتاج الطاقة التاريخية، وأنماط الطقس، وظروف الشبكة، مما يؤدي إلى تقليل كبير في مقاييس الخطأ مقارنة بنماذج الانحدار الخطي التقليدية. على وجه التحديد،…