Subjects
-Tags
الذکاء الإصطناعى، وتعلم الآلة، والتعلم العميق Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning.
نظم المعلومات Information Systems، وما يتفرع منها من قواعد البيانات DBs، مستودعات البيانات DWs، و بحيرات البيانات DLs إلخ.
Abstract
تتناولهذهالورقةالبحثيةأهميةتطبيقالأساليبالعلميةالحديثة للنظمالمعرفيةفيضوءثورةالبياناتوالمهاراتالجديدة والمقتضياتالمستقبلية. وتتمثلهذهالأساليبالحديثةفي تطبيقاتالشبکاتالعصبيةفيالتنبؤبمجرياتالأحداثبالتطبيق العمليعلىمجالالطاقةالکهربائية. حيثتختصالورقةالبحثية
بقضيةالتنبؤبکمياتالوقودالمستخدمةفيمحطاتالطاقة الکهربائيةفيمصربمايحققاستدامةأنشطةالقطاعوضمان التنبؤبالکمياتالمتدفقة لهذهالبيانات.
وتهدف هذه الورقة إلي مساعدة متخذي القرار في حل القضايا والتحديات المتعددة باستخدام أساليب معرفية حديثة مثل الشبکات العصبية والنظم الخبيرة والخوارزميات الجينية، المنطق الضبابي، ... إلخ، والتي تتميز بقدرتها على استدامة وتحليل البيانات والتعلم منها واستخلاص النتائج من خلال عمليات )التدريب والاختبار
والتأکد( ومن ثم توليد ونشر وإعادة تدوير البيانات والمعلومات لضمان استمراريتها وصلاحيتها بهدف الوصول إلي التنبؤات المستقبلية والحلول المثلي لهذه التحديات. فقد أضحت النظم المعرفية جزءا لا يتجزأ من عناصر الإنتاج ورافداً جديداً لنمو واستمرار الشرکات والمنظمات في ظل التقدم التکنولوجي المعاصر وفي ضوء ثورة البيانات والتحول الرقمي وما يستدعي ذلک من تطوير في الآليات المستخدمة، حيث أن تطبيق تلک النظم المعرفية من خلال أساليبها الحديثة يشکل نواة وأساساً حديثاً لبناء السياسات والإستراتيجيات الخاصة بمنظمات الأعمال لما لها من قدرات وإمکانات غير محدودة في التنبؤ بمجريات الأحداث وبناء مستودعات من الخبرات البشرية والاحتفاظ بها واسترجاعها في أي وقت والتوصل إلي الحل الأمثل للعديد من القضايا.
وتهدف الورقة البحثية إلي تصميم نموذج للشبکات العصبية للتنبؤ بکميات الوقود المستخدم في محطات الکهرباء من خلال تطبيق النموذج على سلسلة زمنية حالية ومستقبلية من البيانات والتحقق من مدي قدرة هذا النموذج على التنبؤ والوصول لنتائج سليمة ودقيقة، والتحقق من مدي قدرته على تدفق البيانات بشکل مستدام، وأيضاً تهدف الورقة البحثية إلي التطبيق العملي على استخدام أساليب نظم المعرفة في تطوير وتنمية الأداء. وتستند هذه الورقة البحثية على تطوير لرسالة ماجستير خاصة بالباحث.) ( في محاولة تطبيقية عملية باستخدام عدة أساليب علمية حديثة قائمة على المعرفة لتنمية واستدامة المعارف في قطاع الکهرباء واستخلاص النتائج والبيانات الدقيقة والواقعية، والتي يمکن التنبؤ بها مستقبلاً. ومن النتائج المستخلصة لهذا العمل ما يلي:
- التأکيد على أهمية تطبيق نظم المعرفة ممثلة في )الشبکات العصبية، نظم الخبرة، ، المنطق الضبابي، الخوارزميات الجينية،... إلخ( باعتبارها تقنيات حديثة تعتمد على أساليب تکنولوجية في تحسين وتنمية أداء قطاع الکهرباء والطاقة بجمهورية مصر العربية وتحقيق مبدأ الاستدامة.
- القدرة على التنبؤ حيث تؤکد الورقة البحثية على قدرة هذه النماذج على التنبؤ والوصول إلي توقعات دقيقة للبيانات التي تم الاعتماد عليها، وبالتالي تأتي النتائج مطابقة ومتجانسة لما هو محقق فعلياً.
DOI
10.21608/jstc.2019.116054
Authors
MiddleName
-Affiliation
مدير إدارة المتابعة ومراقبة الأداء
الشرکة القابضة لکهرباء مصر
Email
-City
-Orcid
-MiddleName
-Affiliation
معهد التخطيط القومي
Email
-City
-Orcid
-Article Issue
الثالث و العشرون
Link
https://jstc.journals.ekb.eg/article_116054.html
Detail API
https://jstc.journals.ekb.eg/service?article_code=116054
Type
• البحوث والدراسات والمقالات المستوفاة للقواعد العلمیة المتعارف علیها، والتى یجریها أو یشارک فى إجرائها أعضاء هیئة التدریس والباحثون فى الجامعات ومراکز البحوث المصریة والعربیة، وذلک باللغتین العربیة والإنجلیزیة .
Publication Title
مجلة الجمعية المصرية لنظم المعلومات وتکنولوجيا الحاسبات
Publication Link
https://jstc.journals.ekb.eg/
MainTitle
دور الشبکات العصبية الاصطناعية فى رفع کفاءة واستدامة العمليات الانتاجية بقطاع الکهرباء فى مصر