research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Using of Statistical Methods to Determine The Defects Cost Affected on The Product Data and Forecast Losses for Decision-Making
استخدام الاسالیب الاحصائیة لتحدید كلف العیوب المؤثرة لبیانات منتج والتنبوء بالخسائر لاتخاذ القرار

Authors: Ahmad A.Alkafaji احمد عبدالرسول احمد --- Salman H.Omran سلمان حسین عمران --- Ismeal H.Ehallob اسماعیل ھادي جلوب
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2014 Volume: 32 Issue: 9 Part (A) Engineering Pages: 311-323
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

The research deals with methodology proposed for a final product data fully inspected for decision-making on improvement or continuing production by using some methods of forecasting . The proposed methodology was applied in the General Company for Electrical Industries-Motors factory for air cooled engine output (1/4 Hp) for different years and proposed two ways to arrange data due to its large size and irregular production quantities: the first method by dividing the data to chapters for the rejected production, size and the most frequent defects ,the cost and losses using the Histogram, the second method is by divided production data in batches of size (1,000) units produced and used two methods(Linear Trend Model and Single Exponential Smoothing ) to forecast and calculated the cost.The search results showed that the single exponential smoothing is the best forecasting through the measurement of sum of relative squares error MAPE and the measurement of absolute deviation MAD and the mean average deviations MSD.

تناول البحث وضع منهجية مفترضة لبيانات منتج نهائي ،يتم فحصه بالكامل لاتخاذ القرار في التحسين أو الاستمرار للإنتاج باستخدام بعض طرق التنبؤ .طبقت المنهجية المفترضة في الشركة العامة للصناعات الكهربائية ـ معمل المحركات لمنتج محرك مبردة الهواء( Hp 1/4 ) ولسنوات مختلفة، تم اقتراح أسلوبين لترتيب البيانات نظرا لكبر حجمها وعدم انتظام كميات الإنتاج :الأسلوب الأول تم بتقسيم البيانات على فصول للوقوف على الإنتاج المرفوض وحجمه والعيوب الأكثر تكرار،وحساب الكلف له والخسائر الناتجة باستخدام مدرج التكرار،أما الأسلوب الثاني تم فيه تقسيم بيانات الإنتاج على دفعات حجمها (1000) وحدة منتجة،واستخدمت طريقتين للتنبؤ وحساب الكلف. بينت نتائج البحث أن طريقة التمهيد الآسي المفردة هي الأفضل في عملية التنبؤ من خلال مقياس مجموع المربعات الأخطاء النسبية MAPE ومقياس متوسط الانحراف المطلق MAD ومتوسط مربعات الانحرافات MSD


Article
Determine the best model to predict the consumption of electric energy in the southern region
تحديد افضل نموذج للتنبوء باستهلاك الطاقة الكهربائية في المنطقة الجنوبية

Authors: ساهرة حسين زين الثعلبي/ --- خلود موسى عمران
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2016 Volume: 22 Issue: 90 Pages: 437-457
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Interest in the topic of prediction has increased in recent years and appeared modern methods such as Artificial Neural Networks models, if these methods are able to learn and adapt self with any model, and does not require assumptions on the nature of the time series. On the other hand, the methods currently used to predict the classic method such as Box-Jenkins may be difficult to diagnose chain and modeling because they assume strict conditions. So there was a need to compare the traditional methods used to predict the time chained with neural networks method to find the most efficient method to predict, and this is the purpose of this study. Contributes to predict future demand for electricity in the electric power sector to solve problems through future planning to meet changes in the demand for electricity increases. Experience has shown there is no way of certain predict appropriate for all cases, but that in each case the way of a private predict is needed to find and use. However, taking more than one way may lead to raising the future accuracy of the estimates. The present study aims to shed light on some of the statistical methods used to predict future demand for electricity for the Southern District, as well as a reference to more accurate methods to predict the future of energy. It has been used a number of methods to predict , such as econometric modeling technique, style and Box- Jenkins method of artificial neural network. And service to the goal of the study, which is based upon the premise that search: the neural network models more accurate than traditional models in long-term. As it is the most efficient and more accurate than other conventional models in dealing with non-linear time-series data. We have been using the annual electrical energy consumption data for the Southern District to conduct a comparison of the program through the application of SPSS and Minitab for statistical analysis, and Matlab language has been used to build a program in neural networks, and through the practical application it was found that neural networks gives better results and more efficient than the classic way.

لقد ازداد الاهتمام بموضوع التنبوء خلال السنوات الأخيرة وظهرت أساليب حديثة ومنها نماذج الشبكات العصبية Artificial Neural Networks، اذ إن هذه الأساليب قادرة على التعلم والتكيّف ذاتياً مع أي نموذج، ولا تحتاج إلى افتراضات لطبيعة السلسلة الزمنية. بالمقابل فان طرائق التنبوء الكلاسيكية المستخدمة حالياً مثل طريقة بوكس- جينكنز Box-Jenkins قد يصعب عليها تشخيص السلسلة ونمذجتها لأنها تفترض شروط صارمة. لذلك ظهرت الحاجة لمقارنة الطرائق التقليدية المستخدمة في التنبوء بالسلاسل الزمنية مع أسلوب الشبكات العصبية لإيجاد الأسلوب الأكثر كفاءة في التنبوء، وهذا يمثل الغاية من اجراء هذه الدراسة.يسهم التنبوء المستقبلي بالطلب على الكهرباء في حل مشاكل قطاع الطاقة الكهربائية من خلال التخطيط المستقبلي لتلبية الزيادة الحاصلة في الطلب على الطاقة الكهربائية. ولقد أظهرت التجارب عدم وجود طريقة تنبوء معينة ملائمة لجميع الحالات، بل إن لكل حالة طريقة تنبوء خاصة بها يتعين البحث عنها واستخدامها. إلا أن الأخذ بأكثر من طريقة قد يؤدي إلى رفع درجة دقة التقديرات المستقبلية. تهدف الدراسة الحالية الى تسليط الضوء على بعض الاساليب الاحصائية المستخدمة في التنبوء بالطلب المستقبلي على الطاقة الكهربائية للمنطقة الجنوبية، فضلا عن الاشارة الى اكثر الاساليب دقة في التنبوء المستقبلي للطاقة. وتم استخدام عدد من الاساليب للتنبوء مثل أسلوب نماذج الاقتصاد القياسي، اسلوب بوكس-جينكينـز وأسلوب الشبكة العصبية الاصطناعية. وخدمة لهدف الدراسة فان الفرضية التي يرتكز عليها البحث مفادها: ان نماذج الشبكات العصبية اكثر دقة من النماذج التقليدية في التنبوءات طويلة المدى. اذ تعد أكفأ وأكثر دقة من النماذج التقليدية الأخرى في التعامل مع بيانات السلاسل الزمنية غير الخطية. لقد تم استخدام بيانات استهلاك الطاقة الكهربائية السنوية للمنطقة الجنوبية لإجراء المقارنة من خلال تطبيق البرنامج SPSSو Minitab و Matlab للتحليل الإحصائي، وتم بناء برنامج بلغة مات لاب Mat lap للشبكات العصبية ، ومن خلال التطبيق العملي وجِدَ أن الشبكات العصبية. تعطي نتائج افضل واكثر كفاءة من الطريقة الكلاسيكية.

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 (1)

2014 (1)