تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة (تقدير بعض نماذج الانحدار اللاخطي المتعدد بتوظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي مع التطبيق) في تخصص الاحصاء للطالبة (زينب نهاد محمد) بأشراف أ.د صباح منفي رضا
حيث تهدف هذه الدراسة إلى تقدير معلمات بعض نماذج الانحدار اللاخطي المتعدد، إذ شملت أربعة نماذج هي: نموذج MEYER، نموذج MEYER1، نموذج MEYER5، ونموذج Nelson وقد تم استخدام عدة طرائق تقدير، حيث تم اعتماد طريقتين تقليديتين هما طريقة المربعات الصغرى اللاخطية (NLS) وطريقة الإمكان الأعظم (MLE)، إضافة إلى ثلاث طرائق حصينة هي طريقة M، طريقة S، وطريقةMM
ولتعزيز كفاءة هذه الطرائق، تم توظيفها مع أربع خوارزميات من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، وهي: خوارزمية أمثلية الحوت (WOA)، خوارزمية سرب الأسماك الاصطناعية (AFSO)، خوارزمية سرب الدلافين (DSO)، وخوارزمية قنديل البحر (JSO).
واعتمدت الدراسة على أسلوب المحاكاة لاختبار أداء هذه الطرائق قبل وبعد التوظيف بالخوارزميات، وذلك باستخدام عينات بأحجام مختلفة (100، 150، 250) وبنسب شواذ متفاوتة (20% و30%)، مع توزيعين مختلفين للأخطاء (التوزيع الطبيعي والتوزيع الأسي)، كما تم استخدام متوسط مربع الخطأ (MSE) كمؤشر رئيسي للمقارنة.
اما نتائج المحاكاة فأظهرت أن الطرائق الحصينة، وخاصة بعد توظيفها مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي، كانت الأكثر كفاءة في الحد من تأثير القيم الشاذة وتحقيق أدنى قيم لمتوسط مربع الخطأ في جميع النماذج المدروسة. وقد تبيّن أن طريقة MM هي الأفضل بين جميع الطرائق في حالة عدم توظيف الخوارزميات حيث حققت أقل قيم MSE في معظم الحالات. أما بعد التوظيف فقد ظهرت طريقة M الموظفة مع خوارزمية سرب الدلافين (M-DSO) افضل اداء
وفي الجانب التطبيقي، تم استخدام الطريقة الأفضل وفق نتائج المحاكاة لتقدير نماذج الانحدار باستخدام بيانات حقيقية لتلوث مياه نهر الفرات في العراق، حيث جرى نمذجة تركيز الأملاح الذائبة الكلية (TDS) كمتغير تابع، بالاعتماد على تركيز كل من الكلور (Cl⁻) والكبريتات (SO₄²⁻) كمتغيرين مستقلين.
وقد أظهرت النتائج أن جميع النماذج تحسّنت بوضوح بعد توظيف خوارزمية سرب الدلافين (MDSO)، حيث تم تسجيل انخفاض ملحوظ في قيم MSE مقارنة بطريقة MM، مما يؤكد فعالية توظيف خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحسين دقة نماذج الانحدار اللاخطي المتعدد.
