تهجين نموذج كريكتك متعدد المهام مع انحدار لاسو التكيفي لتحسين دقة التقدير المكاني مع التطبيق تهجين نموذج كريكتك متعدد المهام مع انحدار لاسو التكيفي لتحتهجين نموذج كريكتك متعدد المهام مع انحدار لاسو التكيفي لتحسين دقة التقدير المكاني مع التطبيق سين دقة التقدير المكاني مع التطبيق
#129040Hybridizing the Cricketc multitasking model with adaptive lasso regression to improve spatial estimation accuracy with the application
- نبذة مختصرة عن الحلقة النقاشية
- تناقش الحلقة نهجًا هجينًا يدمج نموذج Co-Kriging متعدد المهام مع الانحدار اللاسو التكيفي (Adaptive LASSO) لتحسين دقة التقدير المكاني. أوضح المتحدثون أن الكو-كريكينغ يستغل الترابط بين متغيرات مكانية متعددة (مهام) لتحسين التنبؤ، بينما يضيف اللاسو التكيفي آلية انتقاء متغيرات ذكية تقلل التعقيد وتمنع فرط التخصيص (overfitting). النتيجة نموذج أكثر مرونة يوازن بين الدقة والتفسير، خصوصًا في البيانات ذات الأبعاد العالية والقيم المتناثرة مكانيًا. تم عرض تطبيقات في مجالات مثل رسم خرائط جودة التربة والتنبؤ البيئي، حيث أظهر النموذج الهجين تفوقًا ملحوظًا في تقليل خطأ التقدير مقارنة بالنماذج التقليدية المنفصلة.
- الكليات المنظِّمة
- كلية الادارة والاقتصاد - جامعة البصرة
- الجامعات المنظِّمة
- جامعة البصرة
- الاختصاص
- العلوم الاجتماعية
- البريد الإلكتروني للتواصل
- [email protected]
- تاريخ التسجيل
- 4 آب 2026