تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة رسالة الماجستير الموسومة (مقارنة بعض طرائق تقدير نموذج الانحدار اللامعلمي للبيانات المعتمدة مكانيا وزمانيا بتوظيف خوارزمية مستعمرة النمل مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالبة (علياء محمد جعفر) بأشراف أ.د صباج منفي رضا
وتناولت هذه الدراسة تقدير إنموذح الانحدار اللامعلمي في ظل بيانات تتصف بالاعتماد المكاني والزماني حيث يعد هذا من التحديات التي قد تواجه الباحثين من حيث استخدام التقنيات الاحصائية المناسبة لتحليل مثل هذه البيانات .
يهدف هذا البحث الى تقدير إنموذج الانحدار اللامعلمي للبيانات المعتمدة مكانياً وزمانياً باستخدام بعض طرائق التقدير اللامعلمية والمقارنة فينا بينها وتوظيف احد خوارزميات الذكاء الاصطناعي كخوارزمية مستعمره النمل مع هذه الطرق ، ويسعى هذا البحث الى تحسين اداء الطرائق اللامعلمية لتقدير الانموذج اللامعلمي عن طريق دمجها مع خوارزمية مستعمره النمل(Aco) بهدف تقليل الخطأ وتحسين دقة التقدير واستيعاب البيانات ذات الاعتماد المكاني والزماني مما يتيح تقديم إنموذجاً اكثر كفاءة وقدرة لتمثيل التأثيرات المكانية والزمانية في البيانات البيئية .
وقد توصلت الدراسة الى عدد من الاستنتاجات اهمها:
- من خلال توليد الييانات وتحليلها واجراء المقارنة بين بعض الطرائق اللامعلمية ( طريقة ناداريا واتسن (NW)،وطريقة الجار الاقرب ،والطريقة الشرائحية SS ) من خلال معيار المقارنة MSE وأظهرت طريقة (SS) اداءاً جيداً مقارنةً ببقية الطرق .
- تم توظيف خوارزمية مستعمرة النمل مع جميع الطرق اللامعلمية المعتمدة في الدراسة عن طريق دمج الخوارزمية مع كل طريقة لتحسين هذه الطرق وكانت الطريقة الشرائحية المحسنة( ACO-SS) الافضل اداءاً من بين هذه الطرق .
- اظهر الأنموذج المحسن( ACO-SS) تفوقاً وكفاءةً وحصل على اقل قيمة ل (MSE)ويدل هذا على فعاليته العالية في التقدير اللامعلمي.
ومن خلال الاستنتاجات التي توصلت اليها الدراسة قدمت الباحثة عدد من التوصيات اهمها :
- يوصى بأتخاذ انموذج (ACO-SS) المحسن كوسيلة فعالة في تقدير البيانات البيئية المتصفة بألاعتمادية المكانية والزمانية نظراً لدقة وكفائة هذا الانموذج وتفوقه على الطرائق اللامعلمية التقليدية .
- التوصية بتوسيع نطاق توظيف الخواررزميات الذكية على سبيل المثال(PSO,GA,ASO) في مجالات عديدة .
- تشجيع المؤسسات البيئية والبحثية لأعتماد النماذج الذكية المهجنة مثل (ACO-SS) للتعامل مع طبيعة البيانات الحقيقية المعقدة وتحليلها مما له دوراً فعالاً للاسهام في اعتماد الدقة في القرارات البيئية وتوصياتها.
- التوصية بأجراء دراسات مستقبلية لتطبيق الانموذج المحسن (ACO-SS) في الميادين الصحية والبيئية المختلفة المتضمنة متغيرات اخرى كالملوحة والعكارة او ملوثات الهواء.
