الصفحة الرئيسية
عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
التنبؤ بالطلب المستقبلي على المياه في مدينة جدة باستخدام تقنيات التنبؤ المختلفة
FORECASTING THE FUTURE DEMAND FOR WATER IN JEDDAH CITY USING DIFFERENT FORECASTING TECHNIQUES
الموضوع
:
كلية الهندسة
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
الطلب على المياه في مدينة جدة مرتفع للغاية على مر السنين، وهذا يتأكد عند النظر إلى بيانات الاستهلاك الخاصة بالمدينة. حيث نجد أن معدل استهلاك المياه في تزايد وفقا لإحصاءات وزارة البيئة والمياه والزراعة. وتحتاج الوزارة إلى التنبؤ المستقبلي باستهلاك المياه لاتخاذ القرارات اللازمة لتلبية الطلب المتزايد. تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العوامل التي تؤثر على استهلاك المياه، والتنبؤ بكميات المياه اللازمة في جدة للسنوات القادمة، وقد تم استخدام تقنيات التنبؤ الإحصائية على بيانات الاستهلاك الشهري من المياه لمدينة جدة في الفترة من (يناير 2009م إلى أكتوبر 2018م)، بمجموع 118 شهرًا، للوصول إلى تقدير الكميات التي تحتاجها مدينة جدة بنهاية عام 2022م. البيانات الخاصة باستهلاك المياه تم تجميعها من موقع وزارة البيئة والمياه والزراعة (MEWA) في المملكة العربية السعودية. تم استخدام معامل بيرسون للارتباط لتحديد العلاقة بين استهلاك المياه في مدينة جدة ومجموعة من العوامل بشكل منفصل. وتم اختيار العوامل - من خلال المراجعة الأدبية التي تمت- وهي على النحو التالي: عدد سكان مدينة جدة، والعوامل الجوية: درجات الحرارة الشهرية (الكبرى والصغرى والمتوسط) ونسبة الرطوبة الشهرية (أعلى نسبة، وأقل نسبة، والمتوسط)، والعوامل الاقتصادية (الناتج المحلي الإجمالي، ومعدل التضخم الشهري، ونصيب الفرد من الناتج المحلي). بعد إجراء اختبار الارتباط بين استهلاك المياه وبين كل من هذه العوامل، تبين أن أقوى خمسة عوامل ارتباطا هي (على الترتيب): سكان مدينة جدة، الناتج المحلي الإجمالي للمملكة العربية السعودية، معدل التضخم في المملكة العربية السعودية، الناتج المحلي الإجمالي للفرد في المملكة العربية السعودية ومتوسط درجة الحرارة الصغرى شهريا لمدينة جدة. معامل الارتباط لهذه العوامل الخمسة كالتالي: 0.806 ، 0.726 ، -0.683 ، 0.452 و0.396على التوالي. بالنسبة إلى بيانات العوامل الاقتصادية الأخرى فقد تم الحصول عليها من موقع منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية (OECD)، وموقع مؤسسة النقد العربي السعودي. تم التنبؤ على مرحلتين: الأولى: تنبؤ بتحليل السلاسل الزمنية Time-Series فقط دون أخذ العوامل المؤثرة في الحسبان. والثانية كانت باستخدام العوامل المؤثرة في الاستهلاك. في المرحلة الأولى، تم استخدام تقنيات التنبؤ بتحليل الاتجاه (الخطي والأسي والتربيعي) للحصول على أفضل نموذج مناسب لاستهلاك المياه في جدة وأكثرهم دقة. وقد أظهرت النتائج أن طريقة Holt-Winters’ توفر أفضل نموذج وأكثر دقة من بين الـ17 طريقة التي تم استخدامها في الدراسة. وباستخدام هذه التقنية، خلصنا إلى أن استهلاك المياه الشهري في مدينة جدة سوف يصل إلى 44.6 مليون متر مكعب في ديسمبر 2022م من مستواه في أكتوبر 2018م، أي بنسبة زيادة تصل إلى 13.5% خلال فترة التنبؤ البالغة 4 سنوات. أما في المرحلة الثانية، فقد تم استخدام طرق وتقنيات تأخذ العوامل المرتبطة بالاستهلاك في الحسبان، وهي كالتالي: الانحدار المتعدد (Multiple Regression) ومتوسط الانحدار المتكامل التلقائي (ARIMA) والشبكة العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات (MLP-Neural Network). أظهرت النتائج النهائية في تقنية الانحدار المتعدد، أنه يمكن تفسير 85.72٪ من التباين في التنبؤ في استهلاك المياه (Y) بواسطة نموذج الانحدار الذي توصلنا له. وفي تقنية ARIMA استنتجنا أن دقة النموذج قد تزداد بزيادة عدد العوامل إلى النموذج. وخلصنا إلى أن أفضل نموذج من بين جميع النماذج التي تم اختبارها (من حيث مقاييس الدقة) هو نموذج ARIMA (0,1,12) مع 5 عوامل. وفي تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية استنتجنا أن إضافة المزيد من الطبقات لا يؤدي بالضرورة إلى تحسين نتائج دقة النموذج. من ناحية أخرى، لا تحتاج بعض النماذج إلى جميع العوامل الخمسة لإعطاء النموذج الأكثر دقة. وهذا يعني إضافة المزيد من العوامل في MLP-NN قد لا تعطي دقة أعلى. بلغ الخطأ النسبي للنموذج الأفضل في الشبكات العصبية (0.177 في مجموعة التدريب، و 0.092 في مجموعة الاختبار). كذلك، فقد تم حساب مقاييس الدقة Accuracy Measures (MAE,MAPE,MSE, RMSE) لكل التقنيات المستخدمة في الدراسة. وتم مقارنة نتائج جميع النماذج في التقنيات المختلفة التي تم استخدامها بناءً على أقل الأخطاء في مقاييس الدقة.
المشرف
:
أ.د. سراج بن يوسف عابد
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1442 هـ
2021 م
المشرف المشارك
:
د. نادر السيد
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Saturday, June 5, 2021
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
حامد عبدالعليم وردك
Wardak, Hamed Abdul Aleem
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
47023.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث