@Article{, title={Using(ARIMA) model in complete Time Series for evaporation value in Baghdad City إستخدام نموذج (ARIMA) في استكمال السلسلة الزمنية لقيم التبخر في مدينة بغداد}, author={Dher I. Bakr ذر انتصار بكر}, journal={Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية}, volume={11}, number={1}, pages={1-9}, year={2015}, abstract={The aim of the present work is to use (ARIMA) model (Auto Regressive Integrated Moving Average) in the treatment of the cuts in time series of evaporation data. Time series of monthly average evaporation data (1971-1999) has implemented in our study .It has been observed that the above mentioned model can be used and operated in the treatment of cuts in particular the increased of pre cuts data as when the input data (348) month the value of (MAE,RMSE, R2) is (0.0978, 0.140574, 0.997544) respectively and hence decrease the accuracy with decrease of data. It is also noted that if the input (120) month (MAE,RMSE, R2) is (0.3055, 1.079692, 0.889669) respectively.

الهدف من هذا البحث هو دراسة إمكانية استخدام نموذج (ARIMA) الذي يعني نماذج الانحدار الذاتي المتكاملة مع المتوسطات المتحركة Auto Regressive Integrated Moving Average في معالجة القطوعات في السلاسل الزمنية لبيانات التبخر وذلك باستخدام السلسلة الزمنية للمعدلات الشهرية لقيم التبخر للفترة من (2000-1971). وقد تبين أن نموذج (ARIMA) يمكن أن يستخدم في معالجة القطوعات في السلاسل الزمنية لبيانات التبخر وخصوصا عند زيادة حجم البيانات التي تسبق القطع في السلسلة والتي تستخدم كمدخلات لنموذج (ARIMA). فعندما تكون مدخلات النموذج (348) شهرا تكون قيم (MAE,RMSE,R2)هي (0.0978, 0.140574, 0.997544) على التوالي.وتتناقص دقة المعالجة كلما قل حجم البيانات التي تسبق القطع. أما إذا كانت مدخلات النموذج (120) شهرا كانت قيم كل من (MAE,RMSE,R2) هي (0.3055, 1.079692, 0.889669) على التوالي .} }