الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: XGBoost
-
منهجية شاملة لتقييم تعرض الفيضانات، وإنشاء خريطة مخاطر الفيضانات، وإجراء تقييم مفصل للغمر الناتج عن الفيضانات A holistic methodology for evaluating flood vulnerability, generating flood risk map and conducting detailed flood inundation assessment
2026 | المؤلف: Kamalini Devi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تتركز ورقة البحث على تقييم مخاطر الفيضانات (FRA) في حوض أوسمانساغار، حيدر آباد، باستخدام مجموعة من البيانات الهيدرولوجية والأرصاد الجوية، والتحليل المكاني، وتقنيات النمذجة المتقدمة. الهدف الأساسي هو تقييم مؤشر ضعف الفيضانات (FVI) بشكل كمي وتطوير خريطة شاملة لمخاطر الفيضانات. تستخدم الدراسة أدوات مثل HEC-RAS للنمذجة الهيدروليكية، وQGIS للتحليل المكاني، وخوارزمية التعلم الآلي XGBoost لتعزيز…
-
من العناوين إلى اتجاهات الأسهم: معالجة اللغة الطبيعية ونهج الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير في توقع نبض الاقتصاد التركي From headlines to stock trends: Natural language processing and explainable artificial intelligence approach to predicting Türkiye’s financial pulse
2026 | المؤلف: Mahat Maalim Ibrahim وآخرون | المجلة: Borsa Istanbul Review | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث هذه الورقة البحثية في العلاقة بين تحركات سوق الأسهم والسرد الإخباري في تركيا، مستفيدة من تزايد توفر بيانات النصوص. تحلل الدراسة الأخبار التجارية والمالية والاقتصادية من أربع منشورات رئيسية—The Economist وThe New York Times وThe Guardian وYeni Şafak—بالإضافة إلى التغريدات المحلية، التي تعمل كمؤشرات لمشاعر الأخبار المحلية. باستخدام بيانات سوق الأسهم التركية اليومية من…
-
طريقة جديدة لت quantifying مساهمة النقل الإقليمي في PM 2.5 في بكين (2013–2020): دمج التعلم الآلي مع تحليل المسار المعتمد على التركيز A novel method for quantifying the contribution of regional transport to PM 2.5 in Beijing (2013–2020): combining machine learning with concentration-weighted trajectory analysis
2026 | المؤلف: Kang Hu وآخرون | المجلة: Geoscientific model development | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تدرس هذه الدراسة مصادر وديناميات الجسيمات الدقيقة (PM 2.5) في بكين من 2013 إلى 2020، باستخدام تحليل المسار الموزون بالتركيز (CWT) و مجموعة مسارات HYSPLIT جنبًا إلى جنب مع نموذج تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). تشير النتائج إلى أن كتل الهواء النظيف تنشأ بشكل أساسي من الشمال والشرق، مع تباين موسمي ملحوظ – أقوى في الشتاء…
-
الكشف عن الشذوذ باستخدام التعلم الآلي ومفاهيم التوأم الرقمي المعتمدة في البيئات الإذاعية Anomaly detection using machine learning and adopted digital twin concepts in radio environments
2026 | المؤلف: Mohamed Hussien Moharam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث إطار عمل لاكتشاف الشذوذ يستفيد من تقنية التوأم الرقمي (DT) لتعزيز أمان الاتصالات اللاسلكية في سياق الصناعة 4.0. من خلال محاكاة البيئات الإذاعية الديناميكية، يسهل التوأم الرقمي تحديد الشذوذ، وخاصة التهديدات الأمنية، من خلال دمج خوارزميات التعلم الآلي. من بين النماذج المختلفة التي تم تقييمها، أظهر نموذج XGBoost أعلى أداء بدقة 0.99…
-
توقع الجريان الشهري في حوض جليدي: مقارنة بين تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) ونماذج التعلم العميق Forecasting monthly runoff in a glacierized catchment: A comparison of extreme gradient boosting (XGBoost) and deep learning models
2026 | المؤلف: Mohammed Majeed Hameed وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف الدراسة فعالية نماذج التنبؤ المختلفة—تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، وغابة عشوائية (RF)—لتوقع تدفق المياه الشهري في حوض لوتشنتال الجليدي في سويسرا، وهي منطقة تأثرت بشكل كبير بتغير المناخ. باستخدام 20 عامًا من بيانات التدفق (2002-2021)، تتناول الأبحاث التحديات التي تطرحها الارتباط الذاتي الموجود في بيانات سلسلة زمنية التدفق من خلال…
-
الاستفادة من ماركويتز، والغابات العشوائية، وXGBoost لتحقيق التنويع الأمثل لمحافظ الأسهم في جنوب أفريقيا Leveraging Markowitz, random forest, and XGBoost for optimal diversification of South African stock portfolios
2026 | المؤلف: Esau Moyoweshumba وآخرون | المجلة: Data Science in Finance and Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث هذه الدراسة في فعالية نماذج ماركويت التقليدية وتقنيات التعلم الآلي في تحسين محافظ الأسهم المتنوعة. على وجه التحديد، تقارن بين نهجين من ماركويت – نظرية المحفظة الحديثة وحدود الكفاءة وبرمجة التباين التربيعي – مع نموذجين من التعلم الآلي: مصنف الغابة العشوائية ومصنف تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). استخدمت التحليلات بيانات سوق الأسهم التاريخية من بورصة…
-
تحسين كشف التسلل في شبكات إنترنت الأشياء الطبية من خلال التعلم الآلي القابل للتفسير والواعي بالتكلفة Optimizing Intrusion Detection in IoMT Networks Through Interpretable and Cost-Aware Machine Learning
2026 | المؤلف: Abdelatif Hafid وآخرون | المجلة: Mathematics | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول الورقة التحديات المتعلقة بالأمن السيبراني التي تطرحها إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (ML)، مع التركيز بشكل خاص على استخدام مصنف XGBoost المحسن لاكتشاف الهجمات الخبيثة. يظهر الإطار المقترح دقة تنبؤية متفوقة، حيث حقق دقة قدرها 0.97 واسترجاعًا مثاليًا قدره 1.00، مع الحفاظ على القابلية للتفسير. تكشف التحليل المقارن مع…
-
نمذجة تنبؤية باستخدام التعلم الآلي، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وصور RGB من الهواتف الذكية لتقدير الكتلة الحيوية غير التدميرية لذرة اللؤلؤ (Pennisetum glaucum) Predictive modelling employing machine learning, convolutional neural networks (CNNs), and smartphone RGB images for non-destructive biomass estimation of pearl millet (Pennisetum glaucum)
2026 | المؤلف: Faten Dhawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس هذه الدراسة استخدام الأدوات الرقمية وتقنيات المراقبة غير التدميرية للتقييم الفوري للكتلة الحيوية فوق الأرض (AGB) في الدخن اللؤلؤي (Pennisetum glaucum)، مع التركيز على الممارسات الزراعية المستدامة. من خلال اعتماد نهج نقل التعلم مع الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) وخوارزميات التعلم الآلي السطحية، بما في ذلك الانحدار باستخدام دعم المتجهات، وXGBoost، والانحدار باستخدام…
-
التحليلات التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإدارة علاقات العملاء لتعزيز تخصيص الاحتفاظ واتخاذ القرار AI-Driven Predictive Analytics for CRM to Enhance Retention Personalization and Decision-Making
2026 | المؤلف: Yashika A. Gaidhani وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: التسويق (Marketing)تقدم ورقة البحث إطار عمل قائم على الذكاء الاصطناعي لتحليلات التنبؤ مصمم لتعزيز إدارة علاقات العملاء (CRM) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). من خلال استخدام XGBoost لتوقع الانسحاب ونماذج قائمة على BERT لتحليل المشاعر، يعالج الإطار بشكل فعال كل من بيانات العملاء المنظمة وغير المنظمة. تشمل المنهجيات الرئيسية هندسة…
-
أطر التعلم الآلي لتقدير امتصاص المواد العضوية بدقة على الراتنج والفحم الحيوي Machine learning frameworks to accurately estimate the adsorption of organic materials onto resin and biochar
2026 | المؤلف: Raouf Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تبحث هذه الدراسة في توقع امتصاص المكونات العضوية على الفحم الحيوي والراتنجات البوليمرية باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تم استخدام مجموعة بيانات شاملة تتكون من 1750 منحنى امتصاص، تشمل 73 مادة عضوية عبر 50 عينة من الفحم الحيوي و30 راتنج بوليمري. استخدمت الدراسة ثمانية معلمات إدخال، بما في ذلك خمسة أوصاف ذوبان لأبراهام، وحجم المسام الكلي…