استخدام الذکاء الاصطناعي والانحدار الحصين للتنبؤ بمعدلات المواليد في مصر

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلفون

کلية التجارة بنين - جامعة الأزهر - طريق النصر - أمام قاعة المؤتمرات - مدينة نصر - القاهرة الرقم البريدي / 11751

المستخلص

نشأت مشکلة هذا البحث من الناحية السکانية حين عجزت العديد من الدراسات عن التنبؤ بمعدلات المواليد ومعدلات الإنجاب بشکل أقرب للواقع، فقد اعتمدت الإسقاطات السکانية علي استخدام دالة النمو الأسي وعلي توفيق منحني سلسلة زمنية من عدد من السکان في فترات سابقة، کما أعتمد مشروع مصر 2020 علي فرضية خطية معدل الإنجاب بناء علي خطية العلاقة , ومن الناحية الإحصائية فإن وجود القٌيم الشاذة تؤثر في توزٌع بواقي النموذج وسيکون توزٌيعا ملتوٌيا وعلٌيه سيکون مخالفا لشروط طرٌيقة المربعات الصغرى المعتادة ,  لذلک تم البحث عن طرائق بدٌيلة للتقدٌر. ومن ثم استخدام الشبکات العصبية کأسلوب من أساليب الذکاء الاصطناعي بجانب أسلوب الانحدار الحصين الشائع استخدامه في حالة البيانات الشاذة اوالمتطرفة ,ولدراسة التطبيقية  تم اختيار عينة کبيرة حجمها 60 مفردة، حيث تمتد السلسة الزمنية منذ عام 1960 حتى عام 2019. ومن خلال الاستفادة من خوارزيمات برنامج MATLAB وبرنامج ٌR تم حساب القيم التنبؤية لقيم معدلات المواليد, وتم حساب دقة هذه التنبؤات وذلک بواسطة مقاييس إحصائية تعتمد على الفرق بين القيمة التنبؤية و القيمة الفعلية (البواقي) وهى (MSE,MAD), ولقد تم الحصول على  نتائج (MSE, MAD) لتنبؤات الشبکات العصبية NN)) وتنبؤات الانحدار الحصين Rob-Re)) واتضح أن جميع قيم MAD,MSE  للشبکات العصبية الاصطناعية کانت اقل من  أسلوب الانحدار الحصين , کذلک کان المتوسط العام  لمربعات الأخطاء للشبکات MSE(NN)=2.944 اقل من المتوسط العام للانحدار الحصين MEE(Rob-Re)=9.015, مما يعنى أفضلية أسلوب الشبکات العصبية الاصطناعية عن الانحدار الحصين للتنبؤ بمعدلات المواليد في ظل وجود القيم الشاذة اوالمتطرفة.

أولا:المراجع العربية
(1) ايمان بکري (2014). التنبؤ بعدد المواليد بمحلية عطبرة باستخدام السلاسل الزمنية خلال الفترة (2003-2013)، جامعة وادي النيل، السودان.
(2)  جعفر محمد حاجى , محمد عبد الهادي المحميد ,(1999م).  "الشبکات العصبية: التنبؤ بأسعار صرف الدينار الکويتي مقابل الدولار الأمريکي " , المجلة العربية للعلوم الإدارية , مجلد 6 , عدد 1 , يناير (1999) , ص 17-  35.
(3) ميشيل نجينفيتسکى ,(2004م). " الذکاء الصناعى دليل النظم الذکية " تعريب سرور على إبراهيم سرور , دار المريخ للنشر , الرياض , المملکة العربية السعودية, ص 252.                                 
ثانيا:المراجع الأجنبية
1)                Arminger, G. and Enache, D. (1996)
, "Statistical Models and Artificial Neural Networks". In: Bock, H.H. and Polasek, W. (Eds.): Data Analysis and Information Systems, Vol. 7, Springer Verlag, Heidelberg, 243-260.
 
2)    Al-Shawadfi  , Gamal A.(1994).
"Bayesian Inference of ARMAX Models" , Scientific Magazine, Faculty of Commerce, Al-Azhar University ,Cairo, Egypt, Vol. 20 July 1994.
 
3)                Al-Shawadfi  , Gamal A.(1996).
"Bayesian Estimation for the Parameters  of the Seasonal ARMAX Models", Scientific Magazine, Faculty of Commerce, Ain Shams University  Cairo, Egypt, Vol. 1 July 1996,PP. 139-151.
 
4)                 Al-Shawadfi  , Gamal A.(1997).
"The Derivation of Bayesian Predictive Density for the Seasonal ARMAX  Model", Scientific Magazine, Faculty of Commerce Tanta University, Vol.1 April 1997 ,Tanta, Egypt.
 
5)                Al-Shawadfi , Gamal A.(2003)
" A comparison  between neural network and Box-Jenkins Forecasting Techniques With Application to Real data " King Saud University ,King Fahd National Library Cataloging-in-Publication Data.
 
6)                Box , G.P. and Jenkins, G., M (1976).
 “ Time Series Analysis Forecasting And Control” , Holden – day , San Francisco.
 
7)                Box, G. E. P., Jenkins, G. M., and Reinsel, G. C. (1994).
" Time Series Analysis, Forecasting and Control", (3rd ed.), Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hal l, p (151).
8)    Bosson - Amedenu Senyefia, Joseph Otoo (2019)
"Time Series Analysis and Forecasting of Caesarian Section Births in Ghana".  Biomedical Statistics and Informatics ·
 
9)                Cybenko, g.(1989).
"Approximation by superposition of sigmoidal functions ", Mathematics of control , Signals and Systems, 2, 303-314.
 
10)             Demuth H. & Beale M. (1998).
11)            arvey , A. C. and Phillips ,G.A.(1977).
" A comparison of Estimators in the ARMA (1,1)model" ,University of  Kent(Unpublished Paper)
.
12)            Hijazi, D. (2007),
 "Predicting the stock market method of using artificial neural cells." , M.A. Thesis Department of Statistics, Faculty of Economics and Political Science, Cairo University, Cairo, Egypt.
13)            John McDonald (1979)
"ATIME SERIES APPROACH TO FORECASTING AUSTRALIAN TOTAL LIVE-BIRTHS". DEMOGRAPHY, Volume16, Number 4
14)            John McDonald (1981)
"Modeling Demographic Relationships: An Analysis of Forecast Functions for Australian Births". Journal of the American Statistical Association, Vol. 76, No. 376.
15)            Joop de Beer (1991)
"From birth expectations to birth forecasts: A partial‐adjustment approach", Mathematical Population Studies: An International Journal of Mathematical Demography.
 
16)            José Leopoldo Ferreira Antunes (1998)
"Grow and multiply”: social development, birth rates and demographic transition in the Municipality of São Paulo, Brazil, time-series for 1901-94". Rev. Bras. Epidemiol.Vol. 1, Nº 1.
17)            Jorge Miguel Bravo and Others (2013)
"On the use of Seasonal Forecasting Methods to model birth and deaths data". Eurostat/UNECE Work Session on Demographic Projections,  Rome, Italy.
18)            Jorge M. Bravo, Edviges Coelho (2019)
"Modelling Monthly Births and Deaths Using Seasonal Forecasting Methods as an Input for Population Estimates". https://www.researchgate.net/publication/333998261
19)            Kenneth C. Land, David Cantor (1983)
"ARIMA MODELS OF SEASONAL VARIATION IN U. S. BIRTH AND DEATH RATES", DEMOGRAPHY, Volume20, Number 4
20)            Kenneth F. Wallis (1981)
"Modeling Demographic Relationships: An Analysis of Forecast Functions for Australian Births: Comment". American Statistical Association, Journal of the American Statistical Association, Vol. 76, No. 376.
21)            Lawrence R. Carter(1996)
"Forecasting U.S. Mortality: A Comparison of Box-Jenkins ARIMA and Structural Time Series Models", Wiley on behalf of the Midwest Sociological Society.
22)            Peter Congdon (1980)
"Forecasting Births in Greater London: An Application of the Easterlin  Hypothesis".  Taylor & Francis, Ltd.
23)            Robert McNown and Andrei Rogers (1989)
"Forecasting Mortality: A Parameterized Time Series Approach",Demography, Vol. 26, No.4.
 
24)            Shaarawy S.  and Ismail M. A., (1987)
" Bayesian inference for seasonal ARMA models", Egypt. Statist. J. 31, 323-336.
25)            Turban, E., Aronson J.  and Liang T. (2005).
 "Decision Support Systems and Intelligent Systems ". 7th edition Prentice Hall.
 
26)            Zurada ,J. M. (1992).
"Artificial Neural Systems".1st ed. St. Paul, MN., West Publishing Company.