التنبؤ بحجوم المياه الشهرية الواردة عبر نهر الروس في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية

Authors

  • شريف حايك
  • منذر حماد

Abstract

تعتمد دراسة وتصميم السدود المائية بشكل رئيس على التنبؤات بأحجام المياه الجارية في الأنهار أو المتوقع ورودها مستقبلاً، باستخدام تحليل السلاسل الزمنية للقياسات التاريخية. يهدف البحث إلى إعداد دراسة إحصائية لحجوم المياه الشهرية الواردة في نهر الروس في الساحل السوري والتنبؤ المستقبلي بهذه الحجوم. واعتمدت نماذج "بوكس– جنكنز" في تحليل بيانات السلسلة الزمنية، وذلك لارتفاع درجة الدقة في تنبؤاتها. اعتمدنا بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، وبعد إجراء الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبيّن أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(0,1,2) (1,2,1)12، وبعد تقسيم البيانات إلى 14 سنة لبناء النموذج وسنة واحدة لاختباره واعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو النموذج SARIMA(1,1,0) (0,1,1)12، وقد أعطى النموذج تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية الواردة في النهر المقيسة فعلياً. The study and design of water dams depend essential on prediction of water volumes or future predicted in rivers, by using the time series analysis of the historical measurements. The research aims to make statistical study of monthly water volumes incoming in AL-Aroos River in Syrian coastal and future prediction of these volumes. And the Box-Jenkins models is adopt to analysis the time series data, because of its high accuracy. We attend the monthly water volumes for 15 years. And after doing the wanted tests on model residuals we found that the best model to represent the data is SARIMA(0,1,2) (1,2,1)12 , and after dividing the data to 14 years to build the model and one year to test it , and depending on the smallest of weighted mean of criteria RMSE, MAP, MAE,. The best predicted model is SARIMA (1,1,0) (0,1,1)12 and the model give the nearest predicted of measured data actually.

Published

2017-10-17

How to Cite

1.
حايكش, حمادم. التنبؤ بحجوم المياه الشهرية الواردة عبر نهر الروس في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية. Engineering Sciences Series [Internet]. 2017Oct.17 [cited 2021Jan.16];38(5). Available from: http://journal.tishreen.edu.sy/index.php/engscnc/article/view/3245

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 > >>