research centers


Search results: Found 34

Listing 1 - 10 of 34 << page
of 4
>>
Sort by

Article
Autoregressive
استخدام المربعات الصغرى والمربعات الصغرى المقيدةفي تقدير معلمة الانحدار الذاتي من الدرجة الأولىAR(1) (دراسة محاكاة)

Author: محمد جاسم محمد
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2009 Volume: 15 Issue: 54 Pages: 310-320
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

يعد أسلوب تحليل السلاسل الزمنية من الأساليب الإحصائية التي تهتم بدراسة البيانات عبر فترات زمنية منتظمة،ويتطلب هذا التحليل تحديد الأنموذج المناسب الذي يصف العلاقة بين هذه البيانات ومن هذه النماذج انموذج الانحدار الذاتيAutoregressiveالذي يستخدم في الكثير من المجالات التطبيقية، وبما أن هنالك قيود متباينة على الأنموذج لتحقيق الاستقرارية لذلك تم في هذا البحث استخدام طريقتين للتقدير في حالة وجود قيود متباينة ومقارنتها بطريقة المربعات الصغرى التقليدية في تقدير معلمة انموذج الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى. واستخدمت المحاكاة لبيان أفضلية هذه الطرائق،ومن خلال تجارب المحاكاة تبين أن طريقة OLS كانت تعطي اقل متوسط مربعات خطأ لتقدير معلمة الأنموذج وتاليها طريقة ME عند جميع قيم ولجميع أحجام العينات ما عدا عندما تأخذ فكانت طريقة ME تعطي اقل متوسط مربعات خطأ لتقدير معلمة الأنموذج عند حجم العينة 50 و100 وعند باقي أحجام العينة المدروسة كانت طريقة OLS تعطي اقل قيم ولجميع التوزيعات المدروسة، ما عدا عندما يتوزع الخطأ التوزيع اللوغارتمي الطبيعي إذ منحت طريقة OLS قيما اصغر عندما تكون وعندما تكون كانت طريقة ME تمنح قيما اصغر عند جميع أحجام العينات وعندما تكون كانت طريقة TG عند جميع أحجام العينات.


Article
Hierarchical Autoregressive for Image Compression

Author: Ghadah Al-Khafaji
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2014 Volume: 4 Issue: 1 Pages: 236-241
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a hierarchical autoregressive model (HAR) method is proposed for image compression. The suggested techniques, looks at improving the compression ratio along with preserving the image quality by involving a multi-layered modeling concept. In comparison with traditional predictive coding or autoregressive model on a series of tested images it shows that the suggested method is better than the traditional one.

يقدم هذا البحث طريقة الانحدار الذاتي الهرمي لضغط الصور. التقنية المقترحة تعمل على تحسين نسبة الضغط مع الحفاظ على جودة الصورة الناتجة من خلال ما ينطوي على مفهوم النمذجة متعددة الطبقات.اظهرت النتائج تفوق الطريقة المقترحة مقارنة مع نموذج الانحدار الذاتي التقليدية لسلسلة من الصور.


Article
Bit-Plane Slicing Autoregressive Modeling for Medical Image Compression
نموذج تشريح البتات والانحدار الذاتي لضغط الصور الطبية

Authors: Ghadah Al-Khafaji --- Hussein Noori Saadoon
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 3C Pages: 2318-2323
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a simple medical image compression technique is proposed, that based on utilizing the residual of autoregressive model (AR) along with bit-plane slicing (BPS) to exploit the spatial redundancy efficiently. The results showed that the compression performance of the proposed techniques is improved about twice on average compared to the traditional autoregressive, along with preserving the image quality due to considering the significant layers only of high image contribution effects.

يقدم هذا البحث طريقة بسيطة لضغط الصور الطبية والتي تعتمد على استخدام الباقي لتقنية الانحدار الذاتي مع نموذج تشريح البتات لللصورة والتي تعمل على استثمارالتكرار الحيزي بكفاءة. اظهرت النتائج تفوق اداء نسب ضغط الطريقة المقترحة تقريبا مرتين كمعدل مقارنة مع نموذج الانحدار الذاتي التقليدية مع المحافظه على جودة الصورة الناتجة وهذا يعود لاستخدام الشرائح المهمة ذات التاثير المهم على تفاصيل الصورة.


Article
The Bayesian Estimate of Vector Autoregressive Model Parameters Adopt Informative Prior Information
التقدير البيزي لمعلمات نموذج متجه الانحدار الذاتي باعتماد معلومات اولية خبرية

Loading...
Loading...
Abstract

This research included the bayesian estimate for vector Autoregressive model with rank (p) in addition to statistical tests and predict Bayesian when the random error of model followed generalized multivariate modified Bessel distribution. The prior information about the parameters of model is represented by probability distributions belong to conjugate families. It found that the posterior marginal probability distribution for parameters matrix (Φ) is a Matrix t distribution, The posterior marginal probability distribution of covariance matrix (Σ) is uncommon and the predictive probability distribution of future observations vector is multivariate t distribution.

تضمن هذا البحث التقدير البيزي لمعلمات نموذج متجه الانحدار الذاتي (Vector Autoregressive model) ذات الرتبة (p) ((p)VAR) بالاضافة الى الاختبارات الاحصائية والتنبؤ البيزي عندما يتبع الخطأ العشوائي للنموذج توزيع Bessel متعدد المتغيرات المحور المعمم. تمثلت المعلومات الاولية حول معلمات النموذج بتوزيعات احتمالية تنتمي الى العوائل المتآلفة ، وقد تبين ان التوزيع الاحتمالي الحدي اللاحق لمصفوفة المعلمات ( ) هو توزيع Matrix t، التوزيع الاحتمالي الحدي اللاحق لمصفوفة التباين المشترك ( ) هو توزيع غير شائع والتوزيع الاحتمالي التنبؤي لمتجه المشاهدات المستقبلية هو توزيع t متعدد المتغيرات.


Article
Correlated Hierarchical Autoregressive Models Image Compression
ضغط الصورة باستخدام نماذج الانحدار الهرمي المترابط

Authors: Ghadah Al-Khafaji غادة كاظم الخفاجي --- Taha Mohammed Hasan طه محمد حسن --- Salam Abdulkhaleq Noaman سلام عبد الخالق نعمان
Journal: Diyala Journal For Pure Science مجلة ديالى للعلوم الصرفة ISSN: 83732222 25189255 Year: 2017 Volume: 13 Issue: 3 - part 2 Pages: 1-14
Publisher: Diyala University جامعة ديالى

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper, a Correlated Hierarchical Autoregressive Model (CHARM) method for image compression is proposed. It based on using multi-layered modeling concept of correlated autoregressive coefficients, which is a modified version of Hierarchical Autoregressive Model (HARM). The test results indicate that the suggested techniques improve the compression ratio along with preserving the image quality compared to traditional predictive coding or autoregressive model and HARM on a series of selected images.

يقدم هذا البحث طريقة الانحدار الذاتي المترابط الهرمي لضغط الصور حيث انها تقوم على استخدام مفهوم النمذجة متعددة الطبقات لمعاملات الانحدار الذاتي المترابطة وهي نسخة معدلة من نموذج الانحدار الذاتي الهرمي. نتائج الاختبار تشير إلى أن التقنية المقترحة، تعمل على تحسين نسبة الضغط مع الحفاظ على جودة الصورة مقارنة بالترميز التنبؤي أو نموذج الانحدار الذاتي التقليدي ونموذج الانحدار الذاتي الهرمي على سلسلة من الصور المنتقاة.


Article
التنبؤ عن الحالات المطرية في مدينة الموصل

Author: باسل يونس ذنون الخياط
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2013 Volume: 13 Issue: 23 Pages: 19-32
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This paper addresses the important problem of prediction of the daily rainfall. The rainfall situation is modeled as a Markov chain of four states: the lack of rain, light rain, moderate rain, and heavy rain. After the presentation of the issue of prediction in general terms, two methods are suggested to predict the next rain situations by relying on the information that the real cases providevo. Two algorithms are suggested for prediction; the first algorithm relies mainly on the matrix of transition, and can be used to find predictors for any order of Markov chain, the second algorithm, the autoregressive models. These algorithms are applied on the time series of daily rain falling on the City of Mosul, after modeling this time series as a Markov chain of four states. Linear and non-linear autoregressive models are fitted. It is clear from the application of these two algorithms that they give reasonable predictors terms of ease of use.

يتناول البحث مسألة مهمة وهي التنبؤ عن الحالات المطرية اليومية. إن الحالة المطرية اليومية تتنمذج باعتبارها سلسلة ماركوف مؤلفة من أربع حالات هي: انعدام المطر، ومطر خفيف، ومطر معتدل، ومطر غزير. وبعد عرض مسألة التنبؤ بمفهومها العام، تطرح طريقتان للتنبؤ بالحالات المطرية القادمة وذلك بالاعتماد على المعلومات التي تزودنا بها الحالات المشاهدة واقعيا. وتم اقتراح خوارزميتن للتنبؤ، الخوارزمية الأولى تعتمد أساسا على المصفوفة الانتقالية، ويمكن استخدامها لإيجاد المتنبأت ولأية رتبة كانت لسلسلة ماركوف. أما الخوارزمية الثانية، فتُعتمد فيها نماذج الانحدار الذاتي. وتم تطبيق الخوارزميتين على السلسلة الزمنية لكمية الأمطار اليومية الساقطة على مدينة الموصل، بعد نمذجتها كسلسلة زمنية مؤلفة من أربع حالات مطرية، تلائم نماذج خطية وغير خطية. وتبين من تطبيق الخوارزميتين أنهما تجهزان بمتنبأت ذوات كفاءة جيدة من ناحية سهولة الاستخدام.


Article
Studying the Stability of a Non-linear Autoregressive Model (Polynomial with Hyperbolic Cosine Function)

Authors: Abdul Ghafoor Jasim Salim --- Anas Salim Youns Abdullah
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2014 Volume: 11 Issue: 1 Pages: 81-91
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this paper we study the statistical properties of one of a non-linear autoregressive model with hyperbolic triangle function(polynomial with hyperbolic cosine function)by using the local linearization approximation method to find the stability of the model (singular point and its stability conditions and the stability of limit cycle).Where we started by the model of lower order (first and second and third order) and generalized the idea, and we tried to apply these theory results by using some of examples to explain one of important truth that says (if the model has unstable singular point, then it, maybe, has a stable limit cycle).

تم في هذا البحث دراسة الصفات الإحصائية لأحد نماذج الانحدار الذاتي غير الخطي بدوال مثلثية زائدية (متعدد حدود بدالة الجيب تمام الزائدية) وباستخدام طريقة التقريب بالخطية المحلية (local linearization approximation method) لإيجاد استقرارية النموذج (النقطة المنفردة وشروط استقراريتها واستقرارية دورة النهاية) حيث بدأنا بالنموذج برتب دنيا(من الرتبة الأولى والثانية والثالثة)وعممنا الفكرة.وحاولنا تطبيق تلك النتائج النظرية باستخدام بعض الأمثلة لتوضيح إحدى الحقائق المهمة التي تقول(إذا كان النموذج يمتلك نقطة منفردة غير مستقرة فانه ربما يمتلك دورة نهاية مستقرة).


Article
measurement and analysis the impact factors in Dinar exchange rate in Iraqi economy by Using Autoregressive Distributed Lag Model for the period 1990-2015
قياس وتحليل العوامل المؤثرة في سعر صرف الدينار في الاقتصاد العراقي باستخدام نموذج الانحدار الذاتي للفجوات الزمنية الموزعة ) ARDL للمدة (1990-2015)

Loading...
Loading...
Abstract

The problem of research dealt with Verify how the Iraqi dinar exchange rate effect by the total economic variables in Iraqi, And aimed to measuring and analysing the short and long-term relationship between them, using standard modern models based on methodology of Autoregressive Distributed Lag Model (ARDL) . The results of stationary test showed that there amixture of variables, some stationary at the level while the other at the first difference . The approach of bounds test proved that there is a equilibrium long-term relationship between the variables through the (F) calculated value which was greater than the critical values of its lower and upper limits , while the value of the vector error correction parameter was negative and significant, and The results of digonistic checking tests proved that it has no standard problems , and its ability height to predict according to Thiel coefficient test .


Article
Prediction by using Artificial Neural Networks and Box-Jenkins methodologies: Comparison Study
التنبؤ باستخدام اساليب الشبكات العصبية الاصطناعية وبوكس جينكنز: دراسة مقارنة

Loading...
Loading...
Abstract

The variations in exchange rate, especially the sudden unexpected increases and decreases, have significant impact on the national economy of any country. Iraq is no exception; therefore, the accurate forecasting of exchange rate of Iraqi dinar to US dollar plays an important role in the planning and decision-making processes as well as the maintenance of a stable economy in Iraq. This research aims to compare Box-Jenkins methodology to neural networks in terms of forecasting the exchange rate of Iraqi dinar to US dollar based on data provided by the Iraqi Central Bank for the period 30/01/2004 and 30/12/2014.Based on the Mean Square Error (MSE), the Mean Absolute Error (MAE), and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as criteria to compare the two methodologies, it was concluded that Box-Jenkins is better than neural network approach in forecasting.

ان التقلبات التي تحدث في سعر الصرف ولا سيما الارتفاعات والانخفاضات المفاجئة وغير المتوقعة لها تأثير كبير على الاقتصاد القومي لأي دولة ومنها العراق. لذا فأن التنبؤ الدقيق بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي له اثر كبير في عملية التخطيط واتخاذ القرار بالإضافة الى المحافظة على التوازن والاستقرار الاقتصادي للعراق .يهدف هذا البحث الى المقارنة بين اسلوب بوكس جينكنز واسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي بالاعتماد على البيانات المأخوذة من البنك المركزي العراقي للفترة من 30/01/2004 الى 30/12/2014 .وبالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE ,متوسط مطلق الخطأ MAE ومتوسط مطلق الخطأ النسبي MAPE كمعايير احصائية للمفاضلة بين الاسلوبين تم التوصل الى ان اسلوب بوكس جينكنز أفضل من اسلوب الشبكة العصبية الاصطناعية في التنبؤ.


Article
Prediction by using spectral analysis and artificial neural networks methodologies: Comparison Study
التنبؤ باستخدام التحليل الطيفي والشبكات العصبية الاصطناعية: دراسة مقارنة

Loading...
Loading...
Abstract

The variations in exchange rate, especially the sudden unexpected increases and decreases, have significant impact on the national economy of any country. Iraq is no exception; therefore, the accurate forecasting of exchange rate of Iraqi dinar to US dollar plays an important role in the planning and decision-making processes as well as the maintenance of a stable economy in Iraq. This research aims to compare spectral analysis methodology to artificial neural networks in terms of forecasting the exchange rate of Iraqi dinar to US dollar based on data provided by the Iraqi Central Bank for the period 30/01/2004 and 30/12/2014.Based on the Mean Square Error (MSE), the Mean Absolute Error (MAE), and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as criteria to compare the two methodologies, it was concluded that is artificial neural networks better than spectral analysis approach in forecasting.

ان التقلبات التي تحدث في سعر الصرف ولا سيما الارتفاعات والانخفاضات المفاجئة وغير المتوقعة لها تأثير كبير على الاقتصاد القومي لأي دولة ومنها العراق. لذا فأن التنبؤ الدقيق بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي له اثر كبير في عملية التخطيط واتخاذ القرار بالإضافة الى المحافظة على التوازن والاستقرار الاقتصادي للعراق .يهدف هذا البحث الى المقارنة بين اسلوبي التحليل الطيفي و الشبكات العصبية الاصطناعية في التنبؤ بسعر صرف الدينار العراقي مقابل الدولار الامريكي بالاعتماد على البيانات المأخوذة من البنك المركزي العراقي للفترة من 30/01/2004 الى 30/12/2014 .وبالاعتماد على متوسط مربع الخطأ MSE ,متوسط مطلق الخطأ MAE ومتوسط مطلق الخطأ النسبي MAPE كمعايير احصائية للمفاضلة بين الاسلوبين تم التوصل الى ان اسلوب الشبكة العصبية أفضل من اسلوب التحليل الطيفي في التنبؤ.

Listing 1 - 10 of 34 << page
of 4
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (34)


Language

Arabic (15)

English (10)

Arabic and English (8)


Year
From To Submit

2019 (2)

2018 (8)

2017 (9)

2016 (2)

2015 (1)

More...