Revue Etudes en Economie et Commerce et Finance
Volume 12, Numéro 1, Pages 29-48
2024-01-15
التنبؤ باحتمالات إصابات مرضى السرطان باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية في محافظات غزة
الكاتب : مصلح شريف شحده . حشمان مولود .
الملخص
Abstract: This research aims to formulate a time series model using artificial neural networks approach to predict the number of cancer patients in Gaza governorates, based on the monthly data for the period (2009-2018), obtained from the Palestinian Ministry of Health, Health Information Systems . Unit (2018), Monthly Cancer Patient Incidence Series, Gaza The results of the data analysis showed that the appropriate model is the autoregression of neural networks NNAR (12.40), according to the root of the mean of the residuals to measure the accuracy of the prediction. The number of cancer patients is predicted monthly, for the next two years. The results, whether statistical or graphical tracing approach, showed high quality of forecasting. Résumé: Cette recherche vise à formuler un modèle de série chronologique utilisant l’approche des réseaux neuronaux artificiels pour prédire le nombre de patients atteints de cancer dans les gouvernorats de Gaza, en se basons sur des données mensuelles pour la période (2009-2018) obtenues auprès du ministère palestinien de la Santé, Unité des systèmes d’information sanitaire (2018), Monthly Cancer Patient Incidence Series, Gaza. Les résultats de l’analyse des données ont montré que le modèle approprié est l’autoregression des réseaux neuronaux NNAR(12.40), selon la racine de la moyenne des résidus. Le nombre de patients atteints de cancer est prévu mensuellement, pour les deux prochaines années. Les résultats, qu’il s’agisse d’une approche de traçage statistique ou graphique, ont montré une grande qualité de prévision. ملخص: يهدف هذا البحث إلى صياغة نموذج سلاسل زمنية باستخدام تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية للتنبؤ بأعداد المصابين بأمراض السرطان في محافظات غزة، اعتمادا على البيانات الشهرية للفترة (2009-2018)، تم الحصول عليها لدى وزارة الصحة الفلسطينية، وحدة نظم المعلومات الصحية (2018)، سلسلة إصابات مرضى السرطان الشهرية، غزة. أظهرت نتائج تحليل البيانات أن النموذج الملائم هو الانحدار الذاتي للشبكات العصبية NNAR(12,40) ، وفقا لمعيار جذر متوسط مربعات البواقي لقياس دقة التنبؤ. حيث يتم التنبؤ بأعداد المصابين بأمراض السرطان شهريا، ولسنتين قادمتين. بينت النتائج سواء الإحصائية أو مقاربة اقتفاء الأثر البياني جودة عالية في التنبؤ
الكلمات المفتاحية
Artificial Neural Networks, numbers of cancer patients, forecasting,Gaza provinces. Keywords: Réseaux de neurones artificiels, nombre de patients atteints de cancer, prévisions, de Gaza.. Motsclés: كلمات مفتاحية: الشبكات العصبية الاصطناعية، أعداد المصابين بأمراض السرطان، التنبؤ، محافظات غزة.
مقالات مماثلة
عبد الحفيظي عيسى
.
ص 01-16.
أحمد بن العارية
.
الشيخ ساوس
.
ص 7-25.
صالحي رياض الدين
.
شعباني مجيد
.
ص 275-293.
حايد زهية
.
مراس محمد
.
ص 88-105.
فاطيمة بوادو
.
مداني بن شهرة
.
ص 63-89.
