تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة (تقدير أنموذج النظام الرمادي GM(1,K) باستعمال بعض طرائق الشبكات العصبية الصناعية مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالب (محمد اسماعيل رشيد) بأشراف أ.د عمر عبد المحسن علي
يهدف البحث الى تقدير النماذج الممثلة لتلك الظواهر الخاضعة لمنطق البيانات التسلسلية المأخوذة في ظل وجود عامل الندرة (n<15) (سلاسل زمنية قصيرة)، وهناك عدم يقين من قياساتها، بأستعمال بناء أنموذج نظام رمادي من الرتبة الأولى ولــ (M) من المتغيرات G(1,M) والذي يكون منظور تنبوءه لثلاث أو أربع سنوات مستقبلية فقط. كما يهدف البحث الى تقديم نماذج رمادية متعددة متغيرات مطورة Optimized OGM(1,M) لمعالجة أوجه القصور الموجودة في الأنموذج الرمادي التقليدي GM(1,M) لرفع مستوى كفائته و دقته التنبؤية , والمقارنة بين هذه النماذج لتحديد الأنموذج الأكثر دقة بإستعمال معياري MAPE و R2 . وبالتالي إستعمال الأنموذج الأكثر دقة للتنبؤ لإستهلاك مياه الشرب والإستعمال المنزلي في بغداد وإستهلاك الطاقة الكهربائية في العراق للاعوام ( 2026,2025,2024 )
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها :
- إن أداء الأنموذج الرمادي ذو المتغير الواحد GM(1,1) يمكن أن يرتفع بأخذ تأثير المتغيرات الخارجية (المستقلة)على سلسلة النظام (المتغيرالتابع) بنظر الاعتبار.
- إن الأنموذج الرمادي متعدد المتغيرات التقليدي كان أضعف النماذج متعددة المتغيرات الأخرى عند المقارنة مع النماذج المحسنة الاخرى وعلى كلا النوعين من البيانات الحقيقية وهذا يدل على صحة تحليل العيوب في الانموذج التقليدي.
- ان إجراء التحسين على الأنموذج من خلال القيمة الخلفية كان له أثر قليل مقارنة بإضافة معالم جديدة بجانب الأنموذج التقليدي, فعندما تم تحسين القيمة الخلفية للأنموذج الإعتيادي GM(1,M) في التطبيق الأول أنخفضت قيمة MAPE بمقدار ( 0.000013) وعندما تم تحسين القيمة الخلفية للأنموذج المطور OGM(1.M) أنخفضت بمقدار 000013)) ولكن عندما تم إضافة معلمتي التعديل الخطي h1 ومعلمة الأثر الرمادي h2 للأنموذج التقليدي GM(1,M) انخفضت قيمة MAPE بمقدار 0.034271 . وقد أظهرت نتائج التطبيق الثاني نفس المستويات من الدقة وهذا يشير إن إضافة المعالم ألى الانموذج الإعتيادي أكثر أهمية من تحسين القيمة الخلفية وأن إضافة هذه المعالم قد ساهم في تحسين البنية الهيكلية للانموذج التقليدي الى حد كبير.
- إن مستوى الدقة الذي بلغه الأنموذج الرمادي متعدد المتغيرات المطور ذي القيم الخلفية المحسنة OBGM(1,M) ولكلا النوعين من البيانات الحقيقية التي تم استعمالها في هذا البحث إضافة الى النتائج الجيدة التي توصلت اليها الدراسات السابقة وفي مختلف المجالات . يشير الى أهمية النظرية الرمادية في تحليل البيانات الضبابية التي تعاني من نقص المعلومات وعدم التأكد من صحتها و صلاحية إستعمال النماذج الرمادية لأغراض الوصف والسيطرة و التنبؤ و بعدد قليل من البيانات.
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدم الباحث عدد من التوصيات اهمها :
- نوصي بأهمية استعمال الانموذج الرمادي متعدد المتغيرات في الدراسات والبحوث التطبيقية التي تعاني من نقص المعلومات وشحة البيانات (العينات الصغيرة ).
- توصي بإجراء المقارنة بين النماذج المذكورة بهذه الرسالة بعد تقدير معالمها بإحدى طرق التقدير الأخرى ولاسيما الحصينة منها.
- ربط الأنموذج الرمادي بالنماذج الإحصائية الأخرى ولاسيما أنموذج الإنحدار المتعدد لرفع مستوى دقته.
- التوصية بتعزيز مصادر مياه أخرى لدعم الواقع المائي العراقي. وصيانة وبناء السدود والخزانات على نهري دجلة والفرات وإتباع نظم وأساليب الري الحديثة كالري بالتقطير وبناء جداول ماء كونكريتية لتقليل تسرب المياه الى التربة ذلك اتحقيق ودعم الأمن المائي الوطني.
