TY - JOUR ID - TI - Using radial basis function neural networks (RBFNNs) to forecasting with fuzzy time series استخدام دالة الاشعاع الاساسية للشبكات العصبية RBF للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة AU - Ayad hamad khalaf Lecturer اياد حمد خلف PY - 2016 VL - 12 IS - 36 SP - 126 EP - 140 JO - Tikrit Journal of Administration and Economics Sciences مجلة تكريت للعلوم الإدارية والاقتصادية SN - 18131719 AB - Abstractwe introduce study of a method to forecasting fuzzy time series relying on radial basis function neural networks in the process of lifting the misty during speculate process a few steps away from the use of FCM function and the process of fuzzy clustering. been integrating these processes to reach the best results when compared to previous studies which has recording data for students at the University of Alabama. has been using MATLAB program to create clusters that are used as groups Millbh and drawing functions, as well as the use of Excel software to perform calculations were obtained a few error ratio of between the numbers of registered university mentioned when compared to previous studies.

المستخلصنقدم دراسة طريقة للتكهن بالمتسلسلات الزمنية المضببة بالاعتماد على دالة الاشعاع الاساسية للشبكات العصبية Radial Basis Function Neural Networks في عملية رفع الضبابية اثناء عملية التكهن بعد عدة خطوات من استخدام طريقةFCM وعملية العنقدة المضببة. وتم دمج جميع هذه العمليات للتوصل الى نتائج افضل اذا ما قورنت بالدراسات السابقة التي طبقت على بيانات لتسجيل الطلبة بجامعة الاباما. أُستخدام برنامج الماتلاب لايجاد العناقيد التي تستخدم كمجموعات مضببة ورسم الدوال واستخدام برنامج الاكسل لاجراء العمليات الحسابية .تم الحصول على نسبة متوسط مربع الخطأ منخفضة من بين اعداد المسجلين بالجامعة المذكورة والقيم المتكهن بها اذا ما قورنت بالدراسات السابقة. ER -