الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نموذج الانحدار الذاتي

العلاقة بين تناول الطعام المقيد والنشاط البدني بين طالبات الجامعات: دراسة عبر زمنية

2026 | المؤلف: Chang Hu وآخرون | المجلة: Frontiers in Nutrition | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)

تستكشف هذه الدراسة العلاقات الطولية ثنائية الاتجاه بين الأكل المقيد (RE) والنشاط البدني (PA) بين طالبات الجامعات، مع معالجة فجوة في الأبحاث الحالية التي تعتمد بشكل أساسي على البيانات المقطعية. أجريت الدراسة على ثلاث موجات مع 813 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 18-22 عامًا، واستخدمت مقياس التقييد من استبيان سلوكيات الأكل الهولندي (DEBQ) لـ RE ومقياس…
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…
شبكات الأعراض في الاكتئاب: الديناميات الزمنية للمزاج والإدراك والسلوك أثناء العلاج

2026 | المؤلف: Sarah M. Quaatz وآخرون | المجلة: Cognitive Therapy and Research | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

تستكشف ورقة البحث التفاعل الديناميكي للأعراض في الاكتئاب من خلال نماذج الشبكة، مع التركيز على الآليات الرئيسية العابرة للتشخيص مثل التفكير السلبي المتكرر (RNT)، وصعوبات تنظيم العواطف (DER)، والنشاط البدني. شملت الدراسة 59 مريضًا يعانون من الاكتئاب المعتدل إلى الشديد تم تقييمهم باستخدام قياس النشاط الحركي والتقييم اللحظي البيئي (EMA) على مدى متوسط قدره 40.90…
نموذج توقع الأمراض المعدية بناءً على خوارزمية التعلم العميق المحسّنة

2026 | المؤلف: Qian Cao وآخرون | المجلة: Frontiers in Public Health | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)

تقدم البحث نموذج توقع هجين، GA-BiLSTM-ARIMA، مصمم لتعزيز دقة التنبؤ ببيانات حالات COVID-19 في اليابان. يدمج هذا النموذج الخوارزميات الجينية (GA) مع الشبكات العصبية ثنائية الاتجاه (BiLSTM) ونموذج المتوسط المتحرك التكاملي الذاتي (ARIMA). يقوم GA بتحسين المعلمات الفائقة بشكل تكراري، مما يحسن قدرة النموذج على التقاط الأنماط غير الخطية والخطية في البيانات. أسفرت مقاييس التقييم…
الطرق الإحصائية وطرق التعلم الآلي لتوقع تكرار الزلازل متعدد الخطوات في المناطق الإندونيسية

2026 | المؤلف: Wenwen Hou | المجلة: Natural Hazards | المجال: الجيوفيزياء (Geophysics)

تدرس هذه الدراسة إمكانيات خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الغابات العشوائية، وآلات الدعم الناقل (SVMs)، وXGBoost، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، في التنبؤ بتكرار الزلازل في إندونيسيا. يتم اقتراح نموذج هجين جديد يدمج تقنيات التعلم الآلي مع إطار العمل للمتوسط المتحرك التكاملي الذاتي (ARIMA) للتنبؤ متعدد الخطوات. على عكس التوقعات، كان أداء نموذج…
تقييم طرق التنبؤ بحمى الضنك: دراسة مقارنة للنماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي في ريو دي جانيرو، البرازيل

2025 | المؤلف: Xiang Chen وآخرون | المجلة: Tropical Medicine and Health | المجال: الصحة العامة والبيئية وصحة العمل (Public Health, Environmental and Occupational Health)

تستقصي هذه الدراسة الأداء التنبؤي والكفاءة الحسابية لمجموعة متنوعة من النماذج الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي لتوقع تفشي حمى الضنك، تحديدًا في ريو دي جانيرو، البرازيل. تؤكد الأبحاث على أهمية التنبؤ الدقيق بحمى الضنك للتخطيط والتدخل في الصحة العامة، خاصة من خلال دمج العوامل المناخية المعروفة بتأثيرها على انتقال المرض. تم استخدام نهج النافذة الديناميكية لتوليد…
تشويه الزمن الديناميكي مقابل نماذج الانحدار الذاتي المتجه لتحليل الشبكات للعمليات النفسية

2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)

تناقش هذه الفقرة مفهوم الاضطرابات النفسية كأنظمة ديناميكية معقدة تمثل من خلال شبكات من الأعراض المترابطة. يقيم المؤلفون نهجين للنمذجة – الانحدار الذاتي المتجه متعدد المستويات (mlVAR) وتشويه الزمن الديناميكي (DTW) – في سياق تحليل العلاقات الزمنية بين الأعراض. باستخدام بيانات من دراسة هولندا للاكتئاب والقلق، التي شملت تقييمًا بيئيًا لحظيًا لـ 376 مشاركًا، قامت…
π-PrimeNovo: نموذج تعلم عميق غير تكراري دقيق وفعال لتسلسل الببتيدات من جديد

2025 | المؤلف: Xiang Zhang وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)

تناقش هذه القسم التقدم في تسلسل الببتيدات من خلال مطيافية الكتلة المتسلسلة (MS/MS)، مع التأكيد على قيود طرق البحث التقليدية في قواعد البيانات في علم البروتينات. يبرز إدخال نموذج π-PrimeNovo، وهو نموذج قائم على Transformer غير تكراري مصمم لتسلسل الببتيدات من جديد. يعالج هذا النموذج تحديات تراكم الأخطاء وسرعات الاستدلال البطيئة المرتبطة بالنماذج التكرارية. لا…
توليد بنية بلورية باستخدام نمذجة اللغة الكبيرة التلقائية

2024 | المؤلف: Luis M. Antunes وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)

يقدم هذا القسم تحليلًا مقارنًا لأداء النماذج بناءً على مجموعات تدريب وهياكل مختلفة. الأرقام المميزة تشير إلى النتائج المثلى التي تم تحقيقها مع حجم عينة قدره \( n = 20 \)، بينما الأرقام المائلة تدل على أفضل النتائج لـ \( n = 1 \). بشكل محدد، يتم تصنيف النتائج حسب هيكل النموذج: (أ) نموذج صغير…
نموذج توقع السلاسل الزمنية لاستخراج أنماط السلاسل غير الثابتة باستخدام التعلم العميق ونمذجة GARCH

2024 | المؤلف: Huimin Han وآخرون | المجلة: Journal of Cloud Computing Advances Systems and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)

تقدم هذه الورقة نموذجًا هجينًا لتوقع السلاسل الزمنية يدمج بين التغاير الشرطي الذاتي العام (GARCH)، وتحليل النمط التجميعي الكامل مع الضوضاء التكيفية (CEEMDAN)، والشبكات العصبية التلافيفية (GCN). يعالج النموذج التعقيدات الكامنة في بيانات السلاسل الزمنية، مثل الاتجاهات وعدم الثبات، من خلال استخدام GARCH أولاً لتعلم التقلبات ثم تطبيق CEEMDAN لتفكيك البيانات بشكل فعال. تبسط هذه…