تحسين " مقدرات المتغيرات المساعدة بطريقة جاكنايف " باستعمال صنف من أصناف خوارزمية المناعة مع تطبيق عملي

Authors

  • صباح منفي رضا
  • علاء حسين صبري

DOI:

https://doi.org/10.33095/jeas.v25i113.1707

Keywords:

مقدرات المتغيرات المساعدة بطريقة جاكنايف , نماذج المعادلات الآنية الخطية, خوارزمية المناعة, خوارزمية الانتقاء النسيلي .

Abstract

تستند أغلب الطرائق الحصينة على فكرة التنازل عن جانب معين مقابل تقوية جانب آخر من خلال عدة أساليب أما آليات الذكاء الصناعي تحاول عمل موازنة بين الضعف والقوة للوصول إلى أفضل الحلول بأسلوب بحث عشوائي . في هذا البحث تم تقديم فكرة جديدة لتحسين مقدرات معلمات نماذج المعادلات الآنية الخطية الناتجة من طريقة المتغيرات المساعدة حسب طريقة جاكنايف Jackknife Instrumental Variable Estimation(JIVE) وذلك باستعمال صنف من أصناف خوارزمية المناعة Immune Algorithm(IA) والتي تم ترجمتها بخوارزمية الانتقاء النسيلي Clonal Selection Algorithm(CSA) وتم الحصول على مقدرات أفضل باستعمال أحد معايير المفاضلة الحصينة الذي يدعى بمتوسط مطلق الخطأ النسبي   Mean Absolut Percentage Error (MAPE) وتم اثبات نجاح آليات خوارزمية الذكاء المستعملة في تحسين مقدرات انموذج معادلات آنية خطية وفق المعيار المستعمل والبيانات الحقيقية بحجم n=48 .

 

Downloads

Download data is not yet available.

Published

2019-08-01

Issue

Section

Statistical Researches

How to Cite

“تحسين ‘ مقدرات المتغيرات المساعدة بطريقة جاكنايف ’ باستعمال صنف من أصناف خوارزمية المناعة مع تطبيق عملي” (2019) Journal of Economics and Administrative Sciences, 25(113), pp. 462–474. doi:10.33095/jeas.v25i113.1707.

Similar Articles

161-170 of 586

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)