research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Using Artificial Neural Networks in Total Manganese Estimation for Some Soils in Middle and Northern of Iraq
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تخمين المنغنيز الكلي في بعض ترب وسط وشمالي العراق

Author: Mohammed Tahir Said Khalil محمد طاهر سعيد خليل
Journal: Tikrit Journal for Agricultural Sciences مجلة تكريت للعلوم الزراعية ISSN: 18131646 Year: 2016 Volume: 16 Issue: 2 Pages: 185-196
Publisher: Tikrit University جامعة تكريت

Loading...
Loading...
Abstract

The study was applied on 111 soil samples were collected from 22 selected locations in middle and northern Iraq differ in their total manganese contents. Aim is to use artificial neural networks to find the most efficient mathematical model for total manganese estimation. Some soil characteristics (EC, organic matter, CEC, clay content, CaCO3, pH) have been depended as inputs for assumed artificial neural networks model. Statistically, stepwise multiple linear regression model was carried out to find a linear harmony between artificial neural network outputs and observed total manganese data for soil samples were excluded from training group. Results of neural networks application referred that root mean square error (RMSE= 50.3), mean absolute percent error (MAPE= 8.6%), validation factor (VF= 90.5) and correlation relationship (r= 0.92) between observed and estimated soil total manganese values, also statistical analysis by using MATLAB programs band for neural networks outputs referred that correlation relationships for training, validation, test groups and total data of soil samples were (r= 0.88) , (r= 0.92) , (r= 0.85) , (r= 0.88) respectively indicating for efficiency artificial neural networks in total manganese estimation with depending upon soil characteristics mentioned above.

تم تطبيق الدراسة على 111 نموذج تربة جمعت من 22 موقعا مختارا في وسط وشمالي العراق تختلف في محتواها من المنغنيز الكلي بهدف اٍستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية لإيجاد أكفأ أنموذج رياضي في تخمين المنغنيز الكلي في الترب. اعتمدت فيها بعض صفات الترب (التوصيل الكهربائي والمادة العضوية والسعة التبادلية الكاتيونية ومحتوى الطين وكربونات الكالسيوم والدالة الحامضية) كمدخلات لأنموذج الشبكة العصبية الاصطناعية المقترحة. إحصائيا، تم أجراء تحليل الانحدار لإيجاد توافقا خطيا بين مخرجات الشبكة العصبية الاصطناعية وبيانات المنغنيز الكلي الحقيقية لنماذج الترب غير الداخلة ضمن مجموعة التدريب. أشارت نتائج استخدام الشبكة العصبية إلى أن جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE = 50.3) و متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE=8.6%) وعامل التحقق (VF= 90.5) وعلاقة الارتباط (r= 0.92) بين القيم الحقيقية والمخمنة للمنغنيز الكلي ، التحليل الإحصائي لمخرجات الشبكة العصبية باستخدام حزمة برمجياتMATLAB أشار إلى إن علاقة الارتباط لكل من مجموعات التدريب والتحقق و الاختبار والبيانات الكلية كانت (r= 0.88) و (r= 0.92) و (r= 0.85) و (r= 0.88) على التوالي مما يدل على كفاءة استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية في تخمين المنغنيز الكلي في الترب اعتمادا على صفاتها أعلاه.


Article
Proposed method to estimate missing values in Non - Parametric multiple regression model
أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة في نموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي

Author: قتيبة نبيل نايف القزاز
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 89 Pages: 396-406
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, we will provide a proposed method to estimate missing values for the Explanatory variables for Non-Parametric Multiple Regression Model and compare it with the Imputation Arithmetic mean Method, The basis of the idea of this method was based on how to employ the causal relationship between the variables in finding an efficient estimate of the missing value, we rely on the use of the Kernel estimate by Nadaraya – Watson Estimator , and on Least Squared Cross Validation (LSCV) to estimate the Bandwidth, and we use the simulation study to compare between the two methods

في هذا البحث سوف نقدم أسلوب مقترح في تقدير القيم المفقودة لمشاهدات المتغيرات التوضحية لنموذج الانحدار المتعدد اللامعلمي ومقارنتها مع طريقة التعويض بالوسط الحسابي، أن أساس فكرة هذا الأسلوب أستندت الى كيفية توظيف العلاقة السببية بين المتغيرات في ايجاد تقدير كفوء للقيمة المفقودة، معتمدين في ذالك على استعمال تقدير Kernel والمتمثل بمقدر Nadary - Watson وعلى طريقة المربعات الصغرى للعبور الشرعي LSCV في تقدير المعلمة التمهيدية، ومستخدمين اسلوب المحاكاة في المقارنة بين الطريقتين.

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

Arabic (1)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2016 (2)