تقييم كفاءة نموذج الشبكات العصبية ذات الأساس الشعاعي (RBF) في التنبؤ بالسلاسل الزمنية للمتغيرات الاقتصادية: دراسة تطبيقية - الشريف, حسين محمد (مجلة كلية التربية العلمية, 2025)
هدفت هذه الدراسة إلى تقييم فعالية نموذج الشبكات العصبية RBF في التنبؤ بسلسلة زمنية من المتغيرات الاقتصادية أو الإحصائية خلال الفترة من يوليو 2009 إلى يونيو 2011، بالاعتماد على ستة متغيرات مستقلة (X1–X6) لتقدير المتغير التابع (RBF).أظهرت النتائج أن النموذج يتمتع بدقة تنبؤية عالية، حيث بلغت قيمة معامل الارتباط (Correlation) بين القيم الفعلية والمتنبأ بها للمتغيرات الرئيسة، مثل X1، ما يقارب 0.957، مع دلالة إحصائية مرتفعة (p < 0.01).عكست القيم المتوقعة من النموذج اتجاهًا تصاعديًا للمتغير RBF، بما يتوافق مع التوجهات الزمنية للبيانات، كما برزت المتغيرات X2 وX3 كعوامل ذات أهمية نسبية مرتفعة في التنبؤ. وقد تميز النموذج بمستويات أداء قوية وفقًا لمؤشرات الجودة الإحصائية مثل AIC وSIC وHQC، إلى جانب ارتفاع معامل التحديد (R²) رغم الكفاءة العامة للنموذج، لوحظت بعض الفروقات في دقة التنبؤ، لا سيما مع المتغيرين X3 وX5، اللذين أظهرا ارتفاعًا نسبيًا في مؤشري MAPE وTS، ما يشير إلى إمكانية تحسين أداء النموذج في هذه الحالات. في ضوء النتائج، أوصت الدراسة بما يلي: تعزيز استخدام نموذج RBF في تطبيقات التنبؤ الإحصائي والاقتصادي. مراجعة أداء بعض المتغيرات لتحسين التنبؤ. استخدام معايير تقييم النماذج بشكل دوري. تحسين جودة البيانات وتدريب الفرق الفنية على استخدام هذا النوع من النماذج. تُبرز هذه الدراسة الكفاءة العالية التي يتمتع بها نموذج الشبكات العصبية (Radial Basis Function – RBF) بوصفه أحد النماذج المتقدمة في ميدان تحليل السلاسل الزمنية والتنبؤ بالقيم المستقبلية.