تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة ( تحديد اهم العوامل الجوية المؤثرة على الاشعاع الشمسي لأنموذج الانحدار الخطي المتعدد باستعمال الخوارزمية الجينية والشبكات العصبية ) في تخصص الاحصاء للطالب (عمر رياض ناظم) بأشراف م . د. فاطمة عبدالحميد جواد

      تهدف هذه الدراسة الى تحديد مستوى تأثير مجموعة من المتغيرات المتمثلة بعدد من عوامل الطقس والبالغ عددها (8) على شدة الاشعاع الشمسي المستلم على لوح افقي من خلال تطبيق طريقة الانحدار التدريجي والخوارزمية الجينية والشبكات العصبية على عينة البحث والمقارنة بين الطرائق المستخدمة من خلال تحديد معنوية النماذج بالاعتماد على بعض معايير ملائمة النموذج.

وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها :

• أظهرت النتائج من خلال تطبيق طريقة الانحدار المتدرج للموسم الحار ان المتغير المستقل X₇ الذي يمثل سرعة الرياح هو اقل المتغيرات تأثيراً على المتغير المعتمد Y المتمثل بالإشعاع العالمي الافقي.
• اما اكثر المتغيرات تأثيراً على المتغير المعتمد هو المتغير X₈ الذي يمثل بُعد السُمت يأتي بعده في مستوى التأثير المتغيرين (X₁,X₄) اللذان يمثلان درجة حرارة الهواء و الماء القابل للتساقط.
• اظهرت نتائج تطبيق الخوارزمية الجينية وبالاعتماد على المعايير (AIC,BIC ,Adjusted R²) ان المتغير X₅ الذي يمثل الرطوبة النسبية لا يؤثر على المتغير المعتمد . في حين ان اكثر المتغيرات تأثيراً على المتغير المعتمد هو X₈ (بُعد السمت) ثم X4 (الماء القابل للتساقط).
• عند تطبيق الشبكات العصبية فأن اقل قيمة للمعايير الثلاثة للنموذجين (1و2) كانت باستخدام دالة التحويل (Logsig Tansig) اما النموذج رقم (3) فان اقل قيمة للمعايير الثلاثة كانت باستخدام دالة التحويل (Tansig Tansig) .

ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدم الباحث عدد من التوصيات اهمها :

• الاعتماد على الخوارزمية الجينية طريقة لاختيار المتغيرات التي تدخل في أنموذج الانحدار المتعدد بدلا من الطرق التقليدية.
•  الاعتماد على الشبكات العصبية الاصطناعية في احتساب الأخطاء ومعايير ملائمة الأنموذج لما ابدته من دقة في احتساب النتائج.
• إمكانية استخدام خوارزميات ذكاء صناعي أخرى قد يعطي نتائج أكثر دقة .