الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: نموذج التنبؤ الهجين
-
توقع أسعار النيكل بناءً على تحليل الوضع التجريبي ونموذج التعلم العميق مع آلية التوسع Nickel price forecasting based onempirical mode decomposition and deep learning model with expansion mechanism
2026 | المؤلف: Jiaolong Li وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذج توقع هجين، EEMD-DilatedLSTM، لتوقع أسعار عقود النيكل الآجلة، مع التأكيد على الدور الحاسم للنيكل في إنتاج الفولاذ المقاوم للصدأ، وبطاريات السيارات الكهربائية، والسبائك المتقدمة. يدمج النموذج تحليل النمط التجميعي التجريبي (EEMD) لتفكيك البيانات متعددة المقاييس مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى المتوسعة (Dilated LSTM) لتحسين استخراج الميزات الزمنية. تشير النتائج التجريبية…
-
تحويل عمليات سلسلة التوريد من خلال الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة: التنبؤ بالطلب في الوقت الحقيقي، تحسين المخزون وأنظمة اللوجستيات Transforming Supply Chain Operations through AI and Machine Learning: Real-Time Demand Forecasting, Inventory Optimization and Logistic Systems
2026 | المؤلف: Kamana Parvej Mishu وآخرون | المجلة: Journal of Posthumanism | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)تحسين سلاسل الإمداد أصبح أمرًا حاسمًا بشكل متزايد للشركات التي تهدف إلى تعزيز الكفاءة التشغيلية والمرونة في مشهد عالمي يتطور بسرعة. تبحث هذه الدراسة في دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML) لتحسين توقعات الطلب، وتحسين المخزون، واللوجستيات ضمن إدارة سلسلة الإمداد. تقترح الدراسة تطوير نموذج هجين من AI-ML يستفيد من الشبكات العصبية المتكررة…
-
توقع التعلم العميق لمخاطر الانخفاض: تطبيق ESRNN-VAE المدمج A deep learning forecasting of downside risk: application of a combined ESRNN-VAE
2026 | المؤلف: Caston Sigauke وآخرون | المجلة: Frontiers in Applied Mathematics and Statistics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية نموذج توقع هجين جديد يجمع بين شبكة الأعصاب المتكررة ذات التنعيم الأسي (ESRNN) ومشفّر التباين (VAE) للتنبؤ بمخاطر انخفاض أسعار الأسهم لشركة ساسول المحدودة من 2010 إلى 2025. النماذج التقليدية لسلاسل الزمن مثل ARIMA وGeneralized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity محدودة بسبب افتراضاتها المتعلقة بالخطية والثبات، وهو ما يسعى هذا النموذج لتجاوزه. يخصص…
-
تحسين توقعات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون باستخدام نموذج SSA ARIMA الهجين القائم على بيانات سلسلة الزمن السنوية في البحرين Improved forecasting of carbon dioxide emissions using a hybrid SSA ARIMA model based on annual time series data in Bahrain
2026 | المؤلف: Zahrah Fayez Althobaiti | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تستكشف هذه الدراسة أداء التنبؤ لنموذج هجين من تحليل الطيف المنفرد (SSA) ومتوسط الحركة التلقائي المتكامل (ARIMA) للتنبؤ بانبعاثات ثاني أكسيد الكربون (CO₂) في البحرين، باستخدام بيانات السلاسل الزمنية السنوية عبر ثلاث فترات تاريخية متميزة. تشير النتائج إلى أن نموذج SSA-ARIMA يتفوق باستمرار على نموذج ARIMA التقليدي في كل من دقة التنبؤ داخل العينة وخارجها،…
-
تحليل مقارن لنماذج التعلم الآلي لتوقع نمو الناتج المحلي الإجمالي في إندونيسيا Comparative Analysis of Machine Learning Models for Predicting Indonesia’s GDP Growth
2026 | المؤلف: Rossi Passarella وآخرون | المجلة: Acadlore Transactions on AI and Machine Learning | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا تنبؤيًا هجينًا يدمج المنطق الضبابي مع خوارزميات التعلم الآلي لتعزيز دقة وقابلية تفسير توقعات نمو الناتج المحلي الإجمالي (GDP) في إندونيسيا. باستخدام بيانات الاقتصاد الكلي السنوية من 1970 إلى 2023، قامت الدراسة بتصميم 19 ميزة إدخال من خلال دمج مؤشرات اقتصادية عددية مع متغيرات لغوية قائمة على المنطق الضبابي، إلى…
-
SentiTSMixer: نموذج محدد لتوقع المبيعات باستخدام تحليل المشاعر للعملاء SentiTSMixer: A Specific Model for Sales Forecasting Using Sentiment Analysis of Customer
2026 | المؤلف: Partha Ghosh وآخرون | المجلة: IEEE Access | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم البحث نموذج TSMixer المحسن الذي يهدف إلى تحسين توقعات المبيعات من خلال دمج مشاعر العملاء المستمدة من تقييمات ومراجعات المنتجات. يقوم هذا النموذج بإعطاء وزن أكبر للمراجعات ذات الأصوات الأعلى، مما يقلل من تأثير التعليقات المضللة على تحليل المشاعر. تشير النتائج إلى أن TSMixer المعدل يعزز بشكل كبير دقة التوقعات، محققًا تقليل الأخطاء بنسبة…
-
التنبؤ بالسلاسل الزمنية المعتمد على التوسع التلقائي في Kubernetes باستخدام Facebook Prophet وذاكرة طويلة وقصيرة الأمد Time series forecasting-based Kubernetes autoscaling using Facebook Prophet and Long Short-Term Memory
2026 | المؤلف: Pasan Bhanu Guruge وآخرون | المجلة: Frontiers in Computer Science | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)تبحث الدراسة في آلية التوسع التلقائي الاستباقي لـ Kubernetes، مستفيدة من نموذج هجين يجمع بين Facebook Prophet و Long Short-Term Memory (LSTM) لتعزيز تخصيص الموارد في بيئات الحوسبة السحابية. من خلال استخدام حلقة Monitor-Analyze-Plan-Execute (MAPE)، يتنبأ النموذج بأنماط طلبات HTTP ويحدد عدد الحاويات اللازمة، مما يلتقط بفعالية اتجاهات البيانات الموسمية. تم تقييم النموذج الهجين مقابل…
-
دراسة مقارنة لنماذج ARIMA وETS في توقع السلاسل الزمنية A Comparative Study of ARIMA and ETS Models for Time Series Forecasting
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)يوفر هذا القسم من ورقة البحث تحليلًا مقارنًا لنماذج ARIMA و ETS، وهما طريقتان بارزتان في التنبؤ بالسلاسل الزمنية، خاصة فيما يتعلق بمجموعات البيانات الموسمية. تجد الدراسة أن نماذج ARIMA أكثر فعالية للبيانات غير الموسمية، مثل أسعار أسهم جوجل، بسبب قدرتها على التعامل مع عدم الاستقرارية ونمذجة الاتجاهات الخطية. على العكس، يتفوق نموذج ETS في…