صالحي, رياض الدينشعباني, مجيد2025-07-172023https://asjp.cerist.dz/en/article/240390https://dspace.univ-boumerdes.dz/handle/123456789/15517نهدف من خلال هذه الدارسة الى عرض تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي و المتمثلة في الشبكات العصبية الاصطناعية من خلال عرض مكوناتها و شكلها الرياضي و كذا شرح طريقة عملها في التنبؤ بسلاسل الزمنية و التي تعتبر تقنية جيدة في التعامل مع السلاسل الزمنية الغير خطية بحيث لا تؤخذ بعين الاعتبار الخصائص الاحصائية لسلسلة على غرار الطرق الاحصائية التقليدية في الجانب التطبيقي قمنا بالتنبؤ بالسلسلة زمنية للايردات العامة للجزائر تتكون من 31 مشاهدة سنوية ممتدة من سنة 1990 الى غاية 2020 و التتبؤ بقيمها لثلاث سنوات مستقبلية باستخدام شبكة عصبية متعددة الطبقات و بالاعتماد على برمجية بايثون ، تم الاعتماد على طريقة الانحدار الخطي كممثل رئيسي للطرق الاحصائية التقليدية في التنبؤ للمقارنة و قد اسفرت النتائج عن تفوق نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية عن طريقة الانحدار الخطي من خلال عدة معاير قياس جودة التنبؤشبكات عصبية اصطناعيةسلاسل زمنيةالتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية -دراسة تطبيقية على الايرادات العامةForecasting time series using artificial neural networks - An applied study on public revenues in Algeria -Article