حظيت نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية بأهمية كبيرة في العديد من المجالات التطبيقية كالتنبؤ بالطقس وأسعار العملات ومعدلات استهلاك الوقود والكهرباء، إن توقع السلاسل الزمنية من شأنه أن يزود المنظمات والشركات بالمعلومات الضرورية لاتخاذ القرارات الهامة، وبسبب
أهمية هذا المجال من الناحية التطبيقية فإن الكثير من الأعمال البحثية التي جرت ضمنه خلال السنوات الماضية، إضافةً إلى العدد الكبير من النماذج والخوارزميات التي تم اقتراحها في أدب البحث العلمي والتي كان هدفها تحسين كل من الدقة والكفاءة في نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية.
نقدم في هذا البحث دراسة علمية متقدمة متطورة و تواكب الدراسات و التكنولوجيا الحديثة حول التنبؤ قصير الأمد جدا بالأحمال الكهربائية و تطبيق الدراسة من أجل التنبؤ بالحمل الكهربائي في المنظومة الكهربائية السورية الأساسية حيث تم دراسة التنبؤ بهذا الحمل لأر
بع ساعات قادمة وفق المعيار الذي تتبعه وزارة الكهرباء في القطر لكن بفواصل زمنية قصيرة تبلغ عشرة دقائق بين التنبؤ و التنبؤ الذي يليه و قد أطلقنا عليه التنبؤ الآني.
تُعتبر القدرة على التقدير والتنبّؤ الدقيق بالظواهر الهيدرولوجيّة من العوامل الأساسيّة في تنمية وإدارة الموارد المائيّة، ووضع الخطط المائيّة المستقبليّة وفق سيناريوهات التغيّرات المناخيّة المختلفة، ويعد التبخّر نتح أحد أهم العوامل في الدورة الهيدرولوج
يّة ومن أكثرها تعقيداً، كما أنّ القدرة على التنبّؤ الدقيق بقيم هذه الظاهرة هي من العوامل المهمّة في العديد من تطبيقات الموارد المائيّة.
لذلك تهدف هذه الدراسة إلى التنبّؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري (ET0) في محطّة حمص المناخيّة، في المنطقة الوسطى من الجمهوريّة العربيّة السوريّة، باستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة (ANNs) ونظام الاستدلال الضبابي (FIS)، بالاعتماد على البيانات المناخيّة المتاحة، والمقارنة بين نتائج هذه النماذج.
تضمّنت البيانات المستخدمة 347 قيمة شهريّة لدرجة حرارة الهواء (T)، الرطوبة النسبيّة(RH) ، سرعة الرياح(WS) وعدد ساعات السطوع الشمسي(SS) (من تشرين الأول 1975 وحتى كانون الأول 2004)، في حين حُسبت قيم التبخّر نتح المرجعي الشهري باستخدام طريقة بنمان مونتيث، والتي هي الطريقة المرجعيّة المعتمدة من قبل المنظمة الدوليّة للزراعة والأغذية التابعة للأمم المتحدة (FAO)، واستُخدمت هذه القيم كمخرجات للنماذج.
أظهرت نتائج الدراسة أنّ نماذج الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة ذات التغذية الأماميّة والانتشار العكسي للخطأ تمكّنت من التنبّؤ بقيم التبخّر نتح المرجعي الشهري بنجاح، حيث أعطت النماذج قيماً منخفضة لجذر متوسّط مربّعات الأخطاء (RMSE) ومرتفعة لمعاملات الارتباط(R) ، وكذلك تبيّن أنّ استخدام ترتيب الشهر كمُدخل إضافي يُحسّن من دقّة التنبّؤ للشبكات العصبيّة الاصطناعيّة.
أظهرت النتائج أيضاً القدرة الجيّدة لنماذج الاستدلال الضبابي على التنبّؤ بقيم التبخّر نتح المرجعي الشهري، حيث تبيّن أن عدد ساعات السطوع الشمسي هي أكثر العوامل المناخيّة المنفردة تأثيراً في عمليّة التنبّؤ، حيث بلغ معامل الارتباط 97.71% وجذر متوسّط مربّعات الأخطاء 18.08 mm/month خلال مرحلة الاختبار للنموذج، في حين كان عدد ساعات السطوع الشمسي وسرعة الرياح أكثر عاملين مؤثرين سويةً على عمليّة التنبّؤ بمعامل ارتباط 98.55% وجذر متوسّط مربّعات أخطاء 12.49 mm/month خلال مرحلة الاختبار للنموذج.
أظهر هذا البحث الموثوقيّة العالية لاستخدام الشبكات العصبيّة الاصطناعيّة ونظام الاستدلال الضبابي في التنبّؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري، مع وجود أفضليّة بسيطة للشبكات العصبيّة الاصطناعيّة، والتي يمكن أن تضيف ترتيب الشهر إلى طبقة المدخلات الأمر الذي يزيد من دقّة التنبّؤات. توصي هذه الدراسة بالتوسّع في استخدام تقنيّات الذكاء الاصطناعي في نمذجة الظواهر المعقّدة واللاخطيّة المتعلقة بالموارد المائيّة.
في هذه البحث تم تصميم شبكة عصبية اصطناعية تعتمد على خوارزمية الانتشار الخلفي للخطأ (BPNN) لتشخيص أورام الثدي و كذلك تصميم مصنف للتشخيص باستخدام نظام الاستدلال العصبي الضبابي المتكيف (ANFIS) و قد اعتمدت كلا الدراستين على السمات البنيوية للخزع الموجودة
في قاعدة البيانات لصور الثدي لجامعة ويسكونسون في الولايات المتحدة الأميركية” Wisconson Brest Cancer dataset“
في النهاية تم اجراء مقارنة بين الدراستين من أجل التشخيص الحميد و الخبيث للكتل السرطانية لسرطان الثدي حيث حصلت الدراسة الاولى BPNN على دقة %95.95 بينما الدراسة الثانية ANFIS حصلت على دقة 91.9% و هذه النتائج تعتبر هامة جدا و مساعدة إذا ما قورنت بالأبحاث المعتمدة على السمات الشكلية المأخوذة من الصور لأجهزة متنوعة كالماموغراف و الرنين المغناطيسي.
يعتبر التبخر- نتح أحد المكونات الهامة في الدورة الهيدرولوجية، و تعد القدرة على
التنبؤ الدقيق بقيم هذه الظاهرة من العوامل الهامة في العديد من تطبيقات الموارد المائية.
تهدف هذه الدراسة إلى التنبؤ بقيم التبخر نتح المرجعي الشهري, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية و نظام الاستدلال الضبابي.
تتضمن هذه الدراسة إمكانية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مع خوارزمية الانتشار العكسي في التنبؤ قصير المدى بمناسيب بحيرة قطينة على نهر العاصي, مع الإشارة على أن البيانات المستخدمة هي بيانات مناسيب المياه في البحيرة و بيانات الأمطار للفترة الممتدة بين ( 1\5\2007 - 28\2\2009 ).
تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العناصر المناخية الأكثر تأثيرا على علاقة الهطل - جريان لنهر الكبير الشمالي, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. حيث احتوت مدخلات الشبكات العصبية على الهطل المطري و التدفق في النهر, وفق تأخرات زمنية مختلفة, بالإضافة إلى هنص
ر من العناصر المناخية في كل نموذج من النماذج, لتحديد النموذج الأفضل و الأكثر دقة.
تعتبر الأمطار من الظواهر غير الخطية المعقدة، و التي تتطلب النمذجة الرياضية غير الخطية لغرض
التنبؤ بها. هذه الدراسة تقارن أداء التنبؤ بالأمطار ليوم مقدماً، حيث وضعت اثنين من نماذج الشبكات
العصبونية (ذات التغذية الأمامية) للتنبؤ بأمطار يومية متتالية
لثلاثة أشهر (كانون الأول، كانون الثاني،
شباط) و هذه النماذج هي: نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANN) و نموذج عصبوني
مع تقنية التحويل المويجي وفق (wavelet- neural) طريقتين مختلفتين لبناء النماذج و باستخدام
نوعين من المويجات من عائلة دوبغنز (db2, db5) و من أجل المقارنة بين أداء النماذج في قدرتها
على التنبؤ بالأمطار على المدى القصير (ليوم و يومين و ثلاثة أيام مقدماً) للأشهر الأخيرة من فترة
الدراسة، فقد استخدمت بعض المعايير الإحصائية، التي اشتملت على جذر متوسط مربعات الأخطاء
(RMSE) و معامل الارتباط (R).
يُعدُّ تقييم موارد المياه السطحية من المدخلات الضرورية لحل قضايا إدارة المياه، و التي تتضمن إيجاد علاقة بين الأمطار و الجريانات السطحية، و تعتبر هذه العلاقة على درجة عالية من التعقيد، حيث أن الأمطار من أهم العوامل التي تؤثر بشكل كبير على جريان الأنها
ر، و عملية التنبؤ بهذه الجريانات يجب أن تأخذ هذا العامل بعين الاعتبار، و بكثير من الاهتمام و الدراسة، و تعتبر الشبكات العصبية الصنعية من أهم الطرائق الحديثة من حيث دقة نتائجها في الربط بين هذه العوامل المتعددة و البالغة التعقيد. و من أجل التنبؤ بالجريان اليومي الوارد إلى بحيرة سد 16 تشرين في اللاذقية، موضوع بحثنا، تم تطبيق نماذج مختلفة من الشبكات العصبية الصنعية (ANN)، كانت مدخلاتها تدفقات سابقة للأمطار و الجريانات.
قسمت مجموعة البيانات للفترة الممتدة بين عامي (2006-2012) إلى مجموعتين: تدريب و اختبار، و قد تم معالجة البيانات قبل إدخالها إلى الشبكة العصبية باستخدام تقنية تحويل المويجات المتقطع، للتخلص من مشاكل القيم العظمى و القيم الصفرية، حيث حللت السلاسل الزمنية إلى ثلاثة مستويات من الدقة و استخدمت السلاسل الفرعية الناتجة كمدخلات للشبكة العصبية أمامية التغذية التي تعتمد على خوارزمية الانتشار العكسي لتدريبها.
أشارت النتائج إلى أن الشبكة العصبية ذات الهيكلية (1-2-6) نموذج Wavelet-ANN، هي الأفضل في تمثيل الظاهرة المدروسة و الأقدر على التنبؤ بالجريان اليومي الوارد إلى بحيرة سد 16 تشرين ليوم واحد قادم، حيث بلغ معامل الارتباط و جذر مربع متوسط الخطأ (R2=0.96، RMSE=1.97m3/sec)، على الترتيب.
مقارنة التصنيف المتعدد باستخدام طريقة المركبات الأساسية (PCA)وطريقة تحليل التمايز الخطي لفيشر (Fisher-LDA)
