research centers


Search results: Found 15

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by

Article
MONTHLY RAINFALL QUANTITIES FORCASTING USING NARX NETWORK
تنبؤ كميات الامطار الهاطلة شهرياً بأستخدام شبكات التغذية العكسية الديناميكية العصبية

Authors: Mohammed Ali Tawfeeq --- Ghusoon Idan Arb
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2016 Volume: 20 Issue: 6 Pages: 103-114
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

An accurate precipitation forecast can reflect positive impact in several areas. It provides helpful data in hydrological projects designs, such as constructing dams, reservoirs, rainfall networks, as well as takes some precautionary measures that can overcome the flooding problems. This paper proposes a monthly quantitative precipitation forecasting model that covers the total land area of Iraq. The model is based on the use of Nonlinear AutoRegressive with eXogenous input neural network (NARX). This type of network is considered as one of the most important dynamic networks that can deal with time series data. It is a type of recurrent networks with feedback connections between its layers and a tapped delay lines. The data used to train and test the network are real data obtained by NASA GES DISC which represent monthly quantitative precipitation of more than 1350 site uniformly distributed to cover the land of Iraq for a historical period of ten years. The designed forecasting network model showed good performance, in which the total calculated MSE for the testing data set is about (2.8×10-3), and the its correlation coefficient R is about (0.95). The correlation of the predicted error with time has been checked also; it showed that almost all the autocorrelation function values are fall within the bound of the confidence interval.

ان التنبؤ الدقيق لكميات هطول الأمطار يمكن ان ينعكس إيجابا وبشكل مؤثر في العديد من المجالات. حيث أنه يوفر بيانات مساعدة عند اعداد تصاميم المشاريع الهيدرولوجية، مثل بناء السدود والخزانات وشبكات مياه الأمطار، وكذلك لاتخاذ بعض التدابير الاحترازية التي يمكن من خلالها التغلب على مشاكل الفيضانات. اقترح هذا البحث نموذج تنبؤ كمي شهري لهطول الامطار وبما يغطي اجمالي مساحة العراق. يستند هذا النموذج على استخدام شبكات عصبية ذات انحدار غير خطي مع مدخلات خارجية المنشأ (NARX). ان نوع هذه الشبكة يعتبر أحد الشبكات الديناميكية الأكثر أهمية التي يمكن أن تتعامل مع بيانات السلاسل الزمنية. ان هذا النوع يمثل الشبكات ذات النواتج المرتدة عكسياً والتي تحوي على وصلات تغذية عكسية بين طبقاتها مع خطوط تأخير توظيف نواتجها. البيانات المستخدمة لتدريب واختبار الشبكة هي بيانات حقيقية تم الحصول عليها من موقع وكالة ناسا غيس دسك (NASA GES DISC) والتي تمثل كميات الامطار الهاطلة شهرياً لأكثر من 1350 موقع موزعة بشكل متجانس لتغطية مساحة العراق لفترة تاريخية تمتد لعشر سنوات. أظهر نموذج الشبكة التنبؤي المصمم أداء الجيداً، وقد بلغت كمية معدل مربع الخطأ باستخدام بيانات الفحص حوالي (3-10*2.8)، واجمالي معامل الارتباط R هو حوالي (0.95). وقد تم التحقق ان كان هنالك ترابط ما بين الخطأ المتوقع والزمن: حيث أظهرت نتائج احتساب الارتباط الذاتي ان جميع القيم تقريبا تقع ضمن حدود فترة الثقة.


Article
Short Term Load Forecasting Based Artificial Neural Network

Author: Adel M. Dakhil
Journal: Iraqi Journal for Electrical And Electronic Engineering المجلة العراقية للهندسة الكهربائية والالكترونية ISSN: 18145892 Year: 2014 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 42-47
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

Present study develops short term electric load forecasting using neural network; based on historical series of power demand the neural network chosen for this network is feed forward network, this neural network has five input variables ( hour of the day, the day of the week, the load for the previous hour, the load of the pervious day, the load for the previous week). Short term load forecast is very important due to accurate for power system operation and analysis system security among other mandatory function. The trained artificial neural network shows good accuracy and robust in forecasting future load demands for the daily operation, mean absolute percentage error (MAPE) was calculated and it is maximum value is 0.75% in load forecasting on Monday


Article
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK MODEL FOR MANAGING AND FORECASTING WATER RESERVOIR DISCHARGE (HEMREN RESERVOIR AS A CASE STUDY)
اعتماد نموذج الشبكات العصبية لغرض الادارة والتنبؤ بتصريف الخزانات المائية: خزان حمرين كحالة دراسية

Authors: ABBAS M. ABD عباس مهدي عبد --- SAAD SH. SAMMEN سعد شوكت سمين
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2014 Volume: 7 Issue: 4 Pages: 132-143
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

The prediction of different hydrological phenomenon (or system) plays an increasing role in the management of water resources. As engineers; it is required to predict the component of natural reservoirs’ inflow for numerous purposes. Resulting prediction techniques vary with the potential purpose, characteristics, and documented data. The best prediction method is of interest of experts to overcome the uncertainty, because the most hydrological parameters are subjected to the uncertainty. Artificial Neural Network (ANN) approach has adopted in this paper to predict Hemren reservoir inflow. Available data including monthly discharge supplied from DerbendiKhan reservoir and rain fall intensity falling on the intermediate catchment area between Hemren-DerbendiKhan dams were used.A Back Propagation (LMBP) algorithm (Levenberg-Marquardt) has been utilized to construct the ANN models. For the developed ANN model, different networks with different numbers of neurons and layers were evaluated. A total of 24 years of historical data for interval from 1980 to 2004 were used to train and test the networks. The optimum ANN network with 3 inputs, 40 neurons in both two hidden layers and one output was selected. Mean Squared Error (MSE) and the Correlation Coefficient (CC) were employed to evaluate the accuracy of the proposed model. The network was trained and converged at MSE = 0.027 by using training data subjected to early stopping approach. The network could forecast the testing data set with the accuracy of MSE = 0.031. Training and testing process showed the correlation coefficient of 0.97 and 0.77 respectively and this is refer to a high precision of that prediction technique.

يشهد استخدام تقنيات التنبؤ اهمية متعاظمة في مجال ادارة الموارد المائية. ومن الناحية الهندسية فان عملية التنبؤ بالمصادر المائية للخزانات يكتسب اهمية كبيرة. وتتنوع طرق التنبؤ وفقا للاغراض المستهدفة والخصائص والبيانات المتوافرة. وافضل الطرق هي ما يبنى على الخبرات المتميزة ويراعي التغاير وعدم الموثوقية كونها من صفات الظاهر الهايدرولوجية. وتميزت تقنيات الذكاء الصناعي في هذا المجال ومنها الشبكات العصبية التي اعتمدت في هذا البحث لدراسة خزان حمرين باعتماد البيانات المتوافرة لكميات الامطار والتريف المطلق من سد دربندخان.اعتمد تقنية التغذية العكسية لبناء الشبكة العصبية للحالة قيد الدراسة. تم اختبار عدة شبكات بطبقات متعددة وذات عدد نيورون مختلف للوصول للحالة الامثل في بناء النموذج الممثل للحالة الدراسية. استخدمت في هذا البحث بيانات السنوات 1980-2003 لتدريب الشبكة العصبية واختبارها. تم استخدام معدل مربع الخطأ لتدقيق ناتج النموذج المطور كما تم اعتماد معامل الارتباط للتحقق من دقة النتائج. اظهرت عملية التحليل ان معدل مربع الخطأ كان بحدود 0.031 ومعامل الارتباط للنموذج على بيانات السنوات الاربع والعشرين بحدود 0.9728 وللبيانات المحدد للتحقق بحدود 0.7665 وهي درجة جيدة لدقة النموذج.


Article
Flood Forecasting in Upper Zab River Using SWAT hydrological Model
SWAT استخدام الموديل الهيدرولوجي في حوض نهر الزاب الاعلى لاغراض التنبؤ بالفيضانات المستقبلية

Authors: Oday Tamween Ajeel AL-Heetimi --- Luct. Wisam Abidalabbas Abidalla --- Jabbar Abbas Jaber
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2016 Volume: 14 Issue: 1 Pages: 133-144
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Flood forecasting is linked to a prior knowledge of future probable precipitation amounts. Hydrological models are a way that can enable transforming observed precipitations into stream flow. In this work a GIS based hydrologic model, SWAT is used in an Upper Zab River basin at Eske Click for flood forecasting. The importance of this work comes due to Upper Zab River is an uncontrolled river (has no dam yet); therefore it is discharged impacts of Tigris river discharges due to it is supplying about 33% from all over discharges also; impacts of amounts of sediment load comes on it. The catchment area for this watershed has an approximate drainage area of 19350.17 km2, which is divided into 9 sub basins. Results showed that the annual mean flow discharge for the period 1976 to 2006 was 392.32 m3/s which agreed with the model result which is shows that the average annual basin simulation values was 390.2 m3/s for the same period. While result simulation for the period 2015 to 2075 gave 333.70 m3/s which mean there is a reduction in mean flow discharge between two periods about 15%. Moreover, annual average basin simulation precipitation amount reduced from 1057 to 1038 mm which mean decrease about 2% between same periods .Also climate change impact was so clear in simulation results as one of climate parameters which is evapotranspration (ET) was increased from 378.3 mm to 450.2 mm which mean there is an increase about 19% between two periods simulations due to temperature increased.

ترتبط احتمالية تساقط الأمطار والثلوج بموضوعة التنبؤ بالفيضانات . ويعتبر الموديل الهيدرولوجي إحدى طرق تحويل القراءات الحقيقية للسقيط إلى كميات جريان . تم تطبيق احد أدوات برنامج نظم المعلومات الجغرافية ( GIS ) والمسمى الموديل الهيدرولوجي SWAT)) على تصاريف نهر الزاب الاعلى عند اسكي كلك لغرض التنبأ بالفيضان. اهمية هذا العمل تأتي من خلال ان نهر الزاب الاعلى هو نهر غير مسيطر عليةاي لم يتم تشييد سد عليه لغايه الان.لذا فان تصاريف النهرلها تأثير اساسي بتصاريف نهر دجلة كونه احد روافد نهر دجلة المغذية الرئيسية حيث يجهز ما يعادل 33% من واردات نهر دجلة إضافة إلى التأثير السلبي للأحمال الرسوبية المنقولة بواسطة تلك التصاريف. تبلغ مساحة حوض التغذية لمنطقة الدراسة حوالي 19350.17 كم2 ومقسمة إلى 9 أحواض ثانوية. ان المعدل السنوي للتصاريف المائية لنهر الزاب للفترة الممتدة من 1976-2006 بمقدار 392.32 م3/ثا والتي توافقت مع نتائج الموديل الهيدرولوجي التي اعطت قيم مقاربة حيث كان المعدل السنوي بمقدار 390.2 م3/ ثا لنفس الفترة الزمنية. بينما نتائج المحكاة للموديل للفترة من 2015 - 2075 اعطت معدلات تصاريف سنوية بلغت 333.7 م3/ثأ هذا يعني وجود تناقص بمعدلات التصاريف بين الفترتين بمقدار 15% إضافة إلى نقصان في المعدلات السنوية للسقيط من 1057 إلى 1038 ملم سنويا أي بمقدار تناقص 2% بين نفس الفترات. وبرزت بشكل واضح تأثير التغيرات المناخية عند تشغيل النموذج الهيدرولوجي لفترات مستقبلية على المعاملات المناخية كالتبخر النتح(ET) حيث بلغت الزيادة من 378.3 ملم إلى 450.2 ملم اي بمقدار 19% نتيجة توقع زيادة درجات الحرارة


Article
Estimation Load Forecasting Based on the Intelligent Systems

Authors: Hanan A.R. Akkar --- Wissam H. Ali
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 2 Pages: 285-291
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

The daily peak load forecasting for the next day is the basic operation of generation scheduling. The approach of using ANN methodology alone is limited which has generated interest to explore hybrid system. In this paper a search of genetic programming to a short term load forecasting is presented. A genetic architecture with the fitness normalization has been used to find as optimum data peak load of Baghdad city. The optimize data applied to the ANN to be trained and tested to estimate the daily peak load of Baghdad city. Different cases for load forecasting are considered with the aid of MATLAB 7 package to get the estimation of the next day. So an improvement method of genetic optimization is proposed to get a better solution for the load estimation rather than artificial neural network.


Article
A Multi-variables Multi -sites Model for Forecasting Hydrological Data Series

Author: Rafa H. Al-Suhili
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2014 Volume: 20 Issue: 7 Pages: 85-102
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A multivariate multisite hydrological data forecasting model was derived and checked using a case study. The philosophy is to use simultaneously the cross-variable correlations, cross-site correlations and the time lag correlations. The case study is of two variables, three sites, the variables are the monthly rainfall and evaporation; the sites are Sulaimania, Dokan, and Darbandikhan.. The model form is similar to the first order auto regressive model, but in matrices form. A matrix for the different relative correlations mentioned above and another for their relative residuals were derived and used as the model parameters. A mathematical filter was used for both matrices to obtain the elements. The application of this model indicates it's capability of preserving the statistical characteristics of the observed series. The preservation was checked by using (t-test) and (F-test) for the monthly means and variances which gives 98.6% success for means and 81% success for variances. Moreover for the same data two well-known models were used for the sake of comparison with the developed model. The single-site single-variable auto regressive first order and the multi-variable single-site models. The results of the three models were compared using (Akike test) which indicates that the developed model is more successful ,since it gave minimum (AIC) value for Sulaimania rainfall, Darbandikhan rainfall, and Darbandikhan evaporation, while Matalas model gave minimum (AIC) value for Sulaimania evaporation and Dokan rainfall, and Markov AR (1) model gave minimum (AIC) value for only Dokan evaporation).However, for these last cases the (AIC) given by the developed model is slightly greater than the minimum corresponding value.

تم اشتقاق نموذج تنبأ بالبيانات الهيدرولوجية لمتغيرات مختلفة وفي مواقع متعددة وتحقيقه باستخدام حالة دراسية. تعتمد فلسفة النموذج على الاستخدام الاني لمعاملات الارتباط المكانية وتلك التي توجد بين المتغيرات في الموقع الواحد بالإضافة الى الارتباط التسلسلي الزمني. الحالة الدراسية هي لمتغيرين في ثلاثة مواقع, المطر والتبخر في السليمانية, دوكان و دربندخان. ان النموذج شبيه بنموذج الارتباط التسلسلي ولكن معاملاته بصيغة المصفوفات . للنموذج مصفوفتي معاملات الاولى ذات عناصر تمثل معاملات الارتباطات النسبية والثانية تمثل معاملات بقايا الارتباط النسبية. بينت النتائج قدرة النموذج على التنبؤ بالمعلومات بصورة صحيحة حيث تم استخدام اختباري فحص الفرق بالأوساط الحسابية والتباين, وكانت نسب النجاح ( (81,98 على التوالي. ولغرض المقارنة بين النموذج المشتق والنماذج المعروفة في ادبيات الموضوع, تم بناء نموذج ذو المتغير الواحد لكل متغير من المتغيرات المستخدمة(ستة نماذج)و ثلاث نماذج من نوع النماذج المتعددة المتغيرات نموذج لكل موقع . تم مقارنة نتائج هذه النماذج مع النموذج المشتق باستخدام اختبار (اكايكي) الذي يستخدم لهذا الغرض. بينت النتائج بان النموذج اعطى اقل القيم للاختبار بالنسبة للمطر في السليمانية و دربندخان والتبخر لدوكان اما فيما يخص نتائج بقية المتغيرات كانت قيم الاختبار اعلى بقليل عن القيم الصغرى المناظرة.


Article
HYBRID PV/WIND/BATTERY/DIESEL GENERATOR ENERGY SYSTEM FOR HYDERABAD CITY, PAKISTAN
الخلايا الشمسية الهجينة / رياح / بطارية / نظام طاقة لمولّد ديزل لمدينةحيدر آباد، باكستان

Authors: Husham Idan Hussein هشام عيدان حسين كيطان --- Ahmed Majeed Ghadhban احمد مجيد غضبان حسين
Journal: DIYALA JOURNAL OF ENGINEERING SCIENCES مجلة ديالى للعلوم الهندسية ISSN: 19998716/26166909 Year: 2015 Volume: 8 Issue: 3 Pages: 124-138
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

Through this paper, the optimized cost was estimated to develop a new hybrid system contains a combination of various alternative energy resources. Designing any new project requires an estimation for the minimum amount of money required for initiating it as well as the cost of operations when it is in running process. For any electric power project, the cost of electricity is very significant because it totally affects the end user or the consumer. By using HOMER simulator, these parameters were analyzed. The project was implemented in Hyderabad City, located in southern Pakistan. This city is gifted many natural resources that can produce a considerable amount of power energy for the region. This paper, highlights the average amount of all these resources that can be achieved throughout the year.

كلفة التشغيل تعتبر من اهم ركائز العمل لتطوير نظام القدرة الكهربائية .لتصميم نظام قدرة كهربائية جديد يعتمد على الطاقات البديلة من الخلايا الشمسية, والهواء, والبترول وكذلك على وحدة لخزن الطاقة الكهربائية متمثلة بالبطاريات كمصدر مساعد, تعتبر الكلف الكلية والتشغيلية من اهم العوامل التي تؤثر على المستهلك بشكل كامل. تقييم الكلفة الابتدائية وكلفة التشغيل للمشروع المقترح في هذا البحث تم حسابها بالاعتماد على برنامج هندسي (HOMER) متخصص في حساب الكلف لكل انواع الطاقات البديلة. هذا البحث اقترح نظام هجين يضم كل من(الخلايا الشمسية, والهواء, والبترول والبطاريات) على اساس بيانات مدينة حيدر اباد في جنوب دولة باكستان والتي تعتبر من المناطق الغنية بالطاقات البديلة. وقد تم احتساب معدل كمية هذه المصادر(البديلة) والتي يمكن ان تكفي لمدة عام كامل.


Article
FORECASTING OF (DEAD AND NON DEAD, DEATHS AND INJURIES) FOR TRAFFIC ACCIDENTS IN IRAQ USING AN OPTIMAL STATISTICAL MODELS
التنبؤ بحوادث المرور (المميتة، وغير المميتة، وأعداد حالات الوفاة، وأعداد الجرحى) في العراق باستخدام النماذج ألأمثليه

Author: Nahla Hafidh Jawad
Journal: Journal of Engineering and Sustainable Development مجلة الهندسة والتنمية المستدامة ISSN: 25200917 Year: 2017 Volume: 21 Issue: 3 Pages: 167-173
Publisher: Al-Mustansyriah University الجامعة المستنصرية

Loading...
Loading...
Abstract

Objective: This research aimed to forecasting of an expected outcomes for the planning periods (2014-2026) based on the numbers of traffic accidents, as well as projection long term trend graphically for (Dead and non dead accidents, numbers of deaths, and numbers of injuries), in Iraq throughout applying an optimal statistical models. Methodology: Data are selected from annuls statistical reports of traffic accidents registered and published by Ministry of Planning for the time periods (2002-2013). Five criteria had been applied, such that (MSE, MAE, MAPE, ME, and MPE), the first three statistics measuring the magnitude of the errors. A better model will give a smaller value. The last two statistics measure bias. A better model will give a value close to zero. Results and Findings: Several forecasting models are suggested, and among that are nominated (Linear trend, Brown’s Linear Exponential Smoothing, and Moving Average of order (1) i.e. MA(1)), since recorded significant autoregressive, and goodness of fit tests. Conclusions: For the three time series, (Dead accidents, no. of deaths, and no. of injuries), it will be increases significantly at the projection of planning periods, while time series, concerning (Non Dead accidents) according to the magnitude of residuals by applying studied indicators, shows stability status along the projection periods at the general mean line.

: الهدف: يهدف البحث إلى التنبؤ عن النتائج المتوقعة للفترة المخطط لها (2014-2026)، بالإضافة الى بيان خط الاتجاه العام لإعداد الحوادث المرورية (الحوادث المميتة وغير المميتة وأعداد القتلى، وأعداد إصابات الجروح) في العراق من خلال تطبيق النماذج الإحصائية المثلى. إجراءات البحث: تم اختيار البيانات من التقارير الإحصائية السنوية لحوادث المرور المسجلة، والمنشورة من قبل وزارة التخطيط للفترة الزمنية (2002-2013). وقد طبقت خمسة معايير، هيMSE) ،MAE ، MAPE، ME، وMPE)، حيث أن الإحصاءات الثلاثة الأولى تختص بحجم الأخطاء. في حين يعكس المؤشرين الآخرين مقياس التحيز، حيث أن النموذج الأفضل هو النموذج الذي يعطي قيمة تقترب من الصفر. النتائج وعرضها: تم اقتراح العديد من نماذج التنبؤ، وجاء من بينها ترشيح النماذج (الخطي الاتجاه، الممهد الأسي الخطي لبراون، والمتوسط المتحرك من الرتبة (1))، حيث معنوية نتائج الانحدار الذاتي، واختبارات جودة المواءمة. الاستنتاجات: سجلت نتائج السلاسل الزمنية الثلاث (الحوادث المميتة، وأعداد الوفيات، وأعداد الإصابات)، زيادةً كبيرة بتقادم فترات الإسقاط الزمني المخطط لها، بينما جاءت نتائج إسقاطات السلسلة الزمنية (أعداد الحوادث غير المميتة) وفقا لتحليل الأخطاء على امتداد فترات الإسقاط عند خط المتوسط العام.


Article
Prediction of Fuzzy Sunspot Time Series By Using RBFANN
استخدام شبكة (RBFNN) المضببة للتنبأ بالسلسلة الزمنية للبقع الشمسية

Loading...
Loading...
Abstract

We are present in this paper a new modified method of prediction of Sunspot time series after Fuzzify the data by using Fuzzy C-means clustering method (FCM). Our method consist of forecasting as first phase and prediction as a second phase. The accuracy of the results that we obtained is measured by M.S.E and we got a good results.

قدمنا في هذا البحث طريقة معدلة جديدة في التنبأ بالسلسلة الزمنية للبقع الشمسية بعد تضبيب البيانات الاصلية باستخدام طريقة العنقدة (FCM). تضمنت الطريقة المقترحة طورين اثنين: الاول هو عملية التكهن وعملية التنبأ تمثل الطور الثاني. تم اعتماد معيار قياس الخطأ (M.S.E) وقد تم الحصول على نتائج جيدة باستخدام الطريقة المقترحة


Article
Modeling Contractor’s Cash-in-Flow in Public School Building Projects in Karbala

Authors: Zeyad S. M. Khaled --- Gafel Kareem Aswed
Journal: AL-NAHRAIN JOURNAL FOR ENGINEERING SCIENCES مجلة النهرين للعلوم الهندسية ISSN: 25219154 / eISSN 25219162 Year: 2017 Volume: 20 Issue: 5 Pages: 1064-1070
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

Public school building projects in Karbala Province experiences payment problems due to improper cash-flow planning by both parties; contractors and clients. These payment problems lead to work stoppages and conflicts. This research aims at developing a suitable model to forecast the expected contractors’ cash-in-flow in public school building projects in Karbala based on historical data. Complete sets of interim payments of (33) out of (38) school building projects finished in the years (2007-2012) in Karbala were interpolated using seven different regression methods namely; Polynomial, Gompertz, Morgan-Morgan-Finney, Logistic, Exponential, Gaussian and Linear in order to identify the best-suited model. It is found that the third degree polynomial model is more suitable for cash-in-flow forecasting of the case under study with coefficient of correlation of (97.89%) and standard error of (0.0441). Data of the remaining (5) projects were used to test the validity of the best-fitted model using Mean Absolute Percentage Error, Root Mean Square Error and Average Accuracy Percentage. The model is expected to be of high advantage in predicting contractors’ cash-in-flow in public school building projects in Karbala, and consequently clients’ cash-out-flow as well.

تعاني مشاريع أبنية المدارس الحكومية في محافظة كربلاء من مشاكل في دفع المستحقات نتيجة للتخطيط غير السليم للتدفقات النقدية من قبل كلا الطرفين، المقاول ورب العمل. وتؤدي مشاكل الدفع هذه إلى توقفات في العمل وخلافات. يهدف هذا البحث إلى تطوير نموذج مناسب لتخمين التدفقات النقدية المتوقعة الداخلة إلى المقاولين في مشاريع أبنية المدارس الحكومية في كربلاء بالاستناد إلى بيانات سابقة. تم توظيف مجموعات كاملة من الدفعات المتعاقبة لـ (33) مشروع من أصل (38) مشروع لأبنية مدارس حكومية منجزة خلال الأعوام (2007-2012) في كربلاء باستخدام سبعة طرق مختلفة لحساب الانحدار هي (Polynomial، Gompertz، Morgan-Morgan-Finney، Logistic، Exponential، Gaussian، و Linear) لأجل تحديد النموذج الأكثر ملائمة. ولقد وجد بأن نموذج (third degree polynomial) هو الأكثر ملائمة لتخمين التدفقات النقدية الداخلة للحالة قيد الدراسة بمعامل ارتباط قدره (97.89٪) وخطأ قياسي قدره (0.0441). أما بقية المشاريع الخمسة فقد استخدمت بياناتها لفحص دقة النموذج الأكثر توافقاً باستخدام (Mean Absolute Percentage Error، Root Mean Square Error، و Average Accuracy Percentage). ومن المتوقع أن النموذج سيكون ذي نفع كبير في التنبؤ بالتدفقات النقدية الداخلة لمقاولي مشاريع أبنية المدارس الحكومية في كربلاء وبالتالي التدفقات النقدية الخارجة لأرباب العمل.

Listing 1 - 10 of 15 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (15)


Language

English (15)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (1)

2017 (4)

2016 (3)

2015 (2)

More...