مقارنة تحليلية للذكاء الاصطناعي في الأرصاد الجوية: التنبؤ الحراري في مدينة طرابلس نموذجا
DOI:
https://doi.org/10.58916/jhas.v11i1.1083الكلمات المفتاحية:
الذكاء الاصطناعي، التعلم العميق، تعلم الالة، الغابات العشوائية، طرابلسالملخص
يستعرض هذا البحث تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) في التنبؤ بالتغيرات قصيرة المدى لدرجات الحرارة في مدينة طرابلس، ليبيا، وذلك من خلال العمل على قاعدة البيانات التاريخية المتحصل عليها من المركز الوطني الليبي للأرصاد الجوية التي تغطي الفترة ما بين (1943–2014). وتعمل هذه الدراسة على المقارنة بين أداء ثلاثة نماذج مختلفة وهي: الغابات العشوائية (Random Forest)، والشبكات العصبية المغلفة (CNN)، والذاكرة قصيرة المدى (LSTM).وقد توصلت النتائج التجريبية إلى ان نموذج "الغابات العشوائية" كان الاكثر دقة في توقع النتائج، حيث كانت قيمة وبلغ متوسط الخطأ المطلق قيمة 1.71 درجة مئوية. تُرسّخ هذه النتائج نهجاً موثوقاً يعتمد على البيانات للتنبؤات الجوية في مناخ المناطق الساحلية للبحر الأبيض المتوسط.
التنزيلات
تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.
التنزيلات
منشور
2026-01-25
إصدار
القسم
محور العلوم التطبيقية
كيفية الاقتباس
رمزي حميد القانوني, رضوان علي المريمي, & مروى بهجات سويدان. (2026). مقارنة تحليلية للذكاء الاصطناعي في الأرصاد الجوية: التنبؤ الحراري في مدينة طرابلس نموذجا. Bani Waleed University Journal of Humanities and Applied Sciences, 11(1), 145-151. https://doi.org/10.58916/jhas.v11i1.1083
