Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userPredict of the monthly water volumes incoming in AL-ROOS River in the Syrian Coast by using the time series analysis
التنبؤ بحجوم المياه الشهرية الواردة عبر نهر الروس في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية
1688
5 62
0
(
0
)
Created by
Shamra Editor
Ask ChatGPT about the research
تعتمد دراسة و تصميم 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 و التنبؤ المستقبلي بهذه الحجوم. و اعتمدت نماذج "بوكس– جنكنز" في تحليل بيانات السلسلة الزمنية، و ذلك لارتفاع درجة الدقة في تنبؤاتها. اعتمدنا بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، و بعد إجراء الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبيّن أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(0,1,2) (1,2,1)12، و بعد تقسيم البيانات إلى 14 سنة لبناء النموذج و سنة واحدة لاختباره و اعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو النموذج SARIMA(1,1,0) (0,1,1)12، و قد 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.
Artificial intelligence review:
Research summary
تناولت الدراسة التنبؤ بحجوم المياه الشهرية الواردة عبر نهر الروس في الساحل السوري باستخدام تحليل السلاسل الزمنية. اعتمدت الدراسة على نماذج بوكس-جنكنز لتحليل بيانات السلسلة الزمنية، وذلك لارتفاع دقتها في التنبؤ. تم جمع بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، وبعد إجراء الاختبارات المطلوبة على بواقي النموذج، تبين أن أفضل نموذج يمثل البيانات هو SARIMA(0,1,2)(1,2,1)12. تم تقسيم البيانات إلى 14 سنة لبناء النموذج وسنة واحدة لاختباره. اعتماداً على أصغر قيمة للمتوسط الموزون للمعايير RMSE, MAP, MAE، فإن أفضل نموذج للتنبؤ هو SARIMA(1,1,0)(0,1,1)12، وقد أعطى النموذج تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية الواردة في النهر المقيسة فعلياً. توصي الدراسة باستخدام هذا النموذج في مناطق مختلفة في سوريا لتحسين دقة التنبؤ بحجوم المياه.
Critical review
دراسة نقدية: تعتبر الدراسة ذات أهمية كبيرة في مجال التنبؤ بحجوم المياه الشهرية، خاصة في ظل التغيرات المناخية التي تؤثر على الموارد المائية. ومع ذلك، يمكن الإشارة إلى بعض النقاط التي قد تحتاج إلى تحسين. أولاً، الدراسة اعتمدت على بيانات لمدة 15 عاماً فقط، وقد يكون من الأفضل استخدام بيانات لفترة زمنية أطول لتحسين دقة التنبؤ. ثانياً، لم تتناول الدراسة تأثير العوامل الخارجية مثل التغيرات المناخية أو الأنشطة البشرية على حجوم المياه، والتي قد تكون لها تأثير كبير. أخيراً، يمكن تحسين الدراسة بإضافة مقارنة بين نماذج التنبؤ المختلفة لتحديد النموذج الأكثر دقة وملاءمة.
Questions related to the research
-
ما هو الهدف الرئيسي من الدراسة؟
الهدف الرئيسي من الدراسة هو إعداد دراسة إحصائية لحجوم المياه الشهرية الواردة في نهر الروس في الساحل السوري والتنبؤ المستقبلي بهذه الحجوم باستخدام تحليل السلاسل الزمنية.
-
ما هو النموذج الأفضل الذي تم التوصل إليه في الدراسة؟
أفضل نموذج تم التوصل إليه في الدراسة هو SARIMA(1,1,0)(0,1,1)12، والذي أعطى تنبؤات قريبة من حجوم المياه الشهرية الواردة في النهر المقيسة فعلياً.
-
ما هي الفترة الزمنية التي تم جمع البيانات خلالها؟
تم جمع بيانات حجوم المياه الشهرية لمدة 15 عاماً، من العام الهيدرولوجي 1994-1995 حتى العام الهيدرولوجي 2008-2009.
-
ما هي المعايير التي تم استخدامها لتقييم دقة التنبؤ؟
تم استخدام معايير RMSE (الجذر التربيعي لمتوسط الأخطاء)، MAP (متوسط نسبة الخطأ المطلق)، وMAE (متوسط الخطأ المطلق) لتقييم دقة التنبؤ.
References used
THAFER, R. MUTTER, 2008, "Apposed technique for the problem of selecting the best forecasting model in time series: A case study", J. Iraqi Journal of Statistical Science., 1-20.IRAQ
SAWSAN, M. ALI, 2013, " Time series analysis of Baghdad rain fall using ARIMA method ", Iraqi journal of science, vol. 54 supplement No.4, pp:1136-1142, Baghdad –Iraq
SEVINC, O. Assessment ofclimate change effects in Aegean river basins: the case of Gediz and Buyuk Menderes basins.climatic change journal ISSN:0165 - 0009 (print) 1573-1480 (0nline), 2009, 253-283
rate research
Read More
The study and design of water-intakes on springs is based on the analysis of time series of
historical measurements to achieve prediction of incoming water volumes or future
expected.
The research aims to model the monthly water flows of AL-SIN Sp
ring in Syrian Coast
and future expectations of these flows, by adopting the Box-Jenkins models to analyze the
time series data, due to its reliable accuracy. Monthly water flows, thus, monthly volumes,
for 101 month (from June 2008 to October 2016) were processed. Performing the stability
of the time series on variance and median and non-seasonality and making the wanted tests
on model residuals, we found that the best model to represent the data is SARIMA(2,0,1)
(2,1,0)12 , and after dividing the data into 81 month to build the model and 20 month to test
it. Depending on the smallest of weighted mean of criteria RMSE, MAP, MAE,. The best
predicted model was SARIMA (3,1,0) (1,1,0)12 and the model gave the nearest predicted
values to actually measured data in spring.
حظيت نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية بأهمية كبيرة في العديد من المجالات التطبيقية كالتنبؤ بالطقس وأسعار العملات ومعدلات استهلاك الوقود والكهرباء، إن توقع السلاسل الزمنية من شأنه أن يزود المنظمات والشركات بالمعلومات الضرورية لاتخاذ القرارات الهامة، وبسبب
أهمية هذا المجال من الناحية التطبيقية فإن الكثير من الأعمال البحثية التي جرت ضمنه خلال السنوات الماضية، إضافةً إلى العدد الكبير من النماذج والخوارزميات التي تم اقتراحها في أدب البحث العلمي والتي كان هدفها تحسين كل من الدقة والكفاءة في نمذجة وتوقع السلاسل الزمنية.
This study aimed to analyze the status of shares related to the
banking sector in Amman Stock Exchange, through the use of time series
analysis, relying on the achievement of the following objectives:
1- Analysis of the status of shares related to
the banking sector in
Amman Stock Exchange, through the use of time series analysis.
2- Access to an efficient market through the application of the
conditions existing in the market.
3- Analysis of the status of the general trend of stock prices in
Amman Stock Exchange, through the turnover rate of shares over
twelve months for eight years starting from 2000-2007 in order to
find the variables affecting performance.
4- Identifying the most important components of the time series
affecting stock prices in Amman Stock Exchange (seasonal,
periodical, and random), in addition to identifying which of these
components are responsible for stock price changes.
5- Trying to determine the general tendency of the time series of
stock prices for the coming period through the use of the model of
basic components.
This study was based on three major hypotheses. The study sample
consisted of the banks listed in Amman Stock Exchange with a total of 17
banks. Furthermore, Microsoft Office Excel had been used to analyze the
data of turnover rate of shares in Amman Stock Exchange to reach
conclusions.
The study came to a number of conclusions such as:
• Results showed that the influence of irregular variables on the
turnover rate of shares related to the banking sector, listed in
Amman Stock Exchange, was clear, in addition to the impact of
changes related to the general trend as well as the seasonal and
periodical changes.
• Results showed that the size of circulation plays a major role in
changing the direction of prices. Thus, in the case of higher prices,
increased circulation is desired, while decreased circulation will be
the case for low prices.
Based on the above conclusions, the researcher presented a series
of suitable recommendations for the use of analysis model of time series
in analyzing the status of shares in Amman Stock Exchange.
We discussed in this work some predictive methods for time series and it is decomposing time series to its component (trend, Seasonality, cycle, random), Exponential smoothing, ARIMA, then we discussed some combining methods, then we formed a new c
ombine for predict time series which depends on combining exponential smoothing and ARIMA using weighted average with MAPE weights, and applied all methods above on three seasonal time series , first hourly temperature in Aleppo in august 2011 ,second monthly milk production peer cow in Australia from Jan 1962 to Dec 1975,third quartly electricity production in Australia from Mar 1956 to Sep 1994, and compared the results which approved that the suggested method is the best.
Snobar River is the basic water resource system in Snobar watershed (268.8 km2), which empties into the Mediterranean sea 10 kilometers south of Lattakia. We must find out advanced management to face of the recent serious conflicts such as climate ch
anges. Modeling is adopted as appropriate tool to achieve this object. This study uses the software package WEAP21 (Water Evaluation and Planning System), which is specifically designed to evaluate and plan the water resources. We suggest two scenarios to carry out the weaping Snob arriver basin: the first includes new irrigation techniques, the second includes extended dry climate. The study has shown that demand site coverage reaches to 100%, but the river dries in the downstream of Athwart reservoir. We economize on water by suggestion a dripping irrigation technique (59%). Water year method and extended dry climate scenario declare the likely dangerous effects of climate changes.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
