![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079846.jpg)
رسالة ماجستير في كلية العلوم بعنوان (تحليل التنبؤ بمخاطر تغير المناخ في الشرق الأوسط على أساس تقنيات التعلم العميق).
أجريت مناقشة علنية في كلية العلوم إلى طالب الماجستير من قسم علوم الحاسبات ((عمار يونس محمود))، بحضور السيد عميد كلية العلوم الاستاذ الدكتور طه محمد حسن المحترم عن رسالته الموسومة (تحليل التنبؤ بمخاطر تغير المناخ في الشرق الأوسط على أساس تقنيات التعلم العميق) أقيمت على قاعة المناقشات في قسم علوم الكيمياء. تناولت الدراسة استخدام خمسة نماذج للتعلم العميق ونموذج واحد للتعلم الآلي للتنبؤ بتغير المناخ في الشرق الأوسط.النموذج الأول هو الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، والثاني هو الذاكرة الطويلة وقصيرة المدى (LSTM)، والثالث هو وحدة متكررة مسورة (GRU)، والرابع هو نموذج هجين للذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) و الوحدة المتكررة المسورة (GRU)، والخامسة هي الغابة العشوائية (RF). .تم إستخدام ستة معلمات مناخية الرطوبة (RH)، وسرعة الرياح (WS)، ودرجة الحرارة القصوى (T_Max) ودرجة الحرارة الدنيا (T_Min)، والإشعاع الشمسي (SR)، ومعدل هطول الأمطار (Prec)). أجريت الدراسة في تسع عواصم في الشرق الأوسط وتمت مقارنتها باستخدام مقاييس إحصائية: متوسط الخطأ المطلق (MAE)، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE)، ومعامل التحديد، المشار إليه بـ (R2)، لقياس أداء خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي.
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079844-1024x806.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079845-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079847-1024x768.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079848-861x1024.jpg)
![](https://sciences.uodiyala.edu.iq/wp-content/uploads/2024/08/1000079846-870x1024.jpg)