مقارنة أسلوبي آلة المتجه الداعم وشجرة تصنيف الانحدار مع الانحدار اللوجستي لتصنيف متغير التبخر الزراعي
Comparison of the Two Methods of Support Vector Machine and Classification and Regression Tree (CART) with Logistic Regression to Classify the Agricultural Evapotranspiration Variable
- الباحث
- وليد خالد طارق حسين
- المشرف
- أسامة بشير شكر الحنون
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الإحصاء والمعلوماتية
- الشهادة
- ماجستير
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- عربي
- الكلمات المفتاحية
- آلة المتجه الداعم ; شجرة تصنيف الانحدار ; الانحدار اللوجستي ; التبخر الزراعي
الملخص
تعد دراسة حالة الطقس والتاثيرات المناخية مهمة ويمكن الاستفادة منها في معرفة الظواهر المناخية والبيئية وتشخيصها وتأثيرها في المجالات المختلفة على حياة الإنسان والكائنات الحية ، وفي هذه الدراسة تم دراسة وتصنيف كميات التبخر الزراعي وتأثرها بعوامل مناخية عديدة لتشخيص العلاقة الرياضية بين هذه المتغيرات. استخدمت بيانات محلية من احدى محطات الارصاد الجوية الزراعية في مدينة الموصل - العراق كبيانات دراسة حقيقية. في هذا النوع من البيانات هنالك العديد من المعوقات كعدم الخطية التي ستمثل أهم اسباب عدم دقة التصنيفات ، في هذه الدراسة استخدم الانحدار اللوجستي Logistic Regression (LR) كطريقة إحصائية شائعة الاستخدام لتكوين شكل العلاقة بين متغير التبخر الزراعي المعتمد ثنائي الفئة والعديد من المتغيرات التفسيرية الكمية متمثلة بدرجات الحرارة العظمى والصغرى والرطوية النسبية العظمى والصغرى. كذلك استخدم أسلوب آلة المتجه الداعم Support Vector Machin (SVM) بوصفه احد الأساليب البديلة عن أنموذج الانحدار اللوجستي LR والمستخدم Lille في تصنيف الظواهر ثنائية الفئة مثل ظاهرة التبخر الزراعي اعتماداً على عدة متغيرات تفسيرية. وفي هذه الرسالة اقترح أسلوب التصنيف وشجرة الانحدار Classification And Regression Tree (CART) واسلوب Support Vector Machin (SVM) أنموذجاً اساسياً لاستخدامه أسلوباً Son عن أنموذج LR لتحسين التصنيف لمتغير التبخر الزراعي كمتغير معتمد اعتماداً على عدة متغيرات مناخية كمتغيرات تفسيرية ، أظهرت المقارنات للنتائج التصنيفية لكميات التبخر الزراعي تفوق أسلوب CART في الغالب على باقي الأساليب المستخدمة
Abstract
Studying climatic status and meteorological effects is important to identify climatic and environmental features and their effects in different fields of human life and other organisms. In this study, evapotranspiration (ET) variable will be studied and classified based on several climatic variables through identifying the mathematical relationship among these variables. Iraqi datasets taken from agricultural meteorological station in Mosul city, Iraq used as real case study. In these types of data, there are many obstacles such as nonlinearity will be the most important reasons for inaccurate classifications. In this study, logistic regression (LR) model will be used as common classical statistical model for constructing the formula of relationship between the binary dependent variable (ET) and several quantitative explanatory variables such as the maximum and minimum atmospheric temperature and maximum and minimum relative humidity. Support vector Machine approach has also been used as alternative for LR to classify the binary cases of ET based on several explanatory variables. In this thesis, classification and regression trees (CART) approach is proposed mainly to use it as alternative for LR model to improve the classification of ET as dependent variable based on several climatic variables as explanatory variables.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.