لهذه الدراسة هدفان مهمان وهما: أولاً: توضيح فكرة بناء الشبكات؛ العصبية المقترحة ثانياً: مقارنة هذه الطرق بالإدراك الجيد لنماذج السلاسل الزمنية (ARIMA) باستعمال المعيار MSE، وهو المعيار الأول لتدريب الشبكة العصبية والثاني لحساب آلية توقعات نماذج الشبكات العصبية. باستخدام بعض الأمثلة الخاصة اتضح أن الإجراءات حول نموذج الشبكات العصبية وجدت بأنها تقدم توقعات أفضل من نماذج السلاسل الزمنية، وأن نماذج الشبكات العصبية قد تستعمل في التنبؤ ببيانات السلاسل الزمنية بتعديل بعض الأوزان التى تعتبر معالم نماذج الشبكات العصبية والتى يمكن أن تقدر خلال عملية تدريب الشبكة، ودقة التوقعات مقدرة بالدالة المناسبة التى تستعمل في عملية تدريب الشبكة. إن مشكلة تنبؤ النماذج شائعة في التحليلات الإحصائية، وفى الغالب الطرق مستعملة للتعامل مع تنبؤ نموذج الانحدار والسلاسل الزمنية بالرغم من أن هذه الطرق قد لاتكون دقيقة في العينات الصغيرة و النتائج المتحصل عليها في هذا البحث حسبت بفصل مجموعة البيانات إلى مجموعتين جزئيتين أو أكثر، استعملنا الجزء الأول لملائمة النموذج والجزء الأخير لبناء التوقع باستخدام المعيار MSE كأداة للمقارنة بين النماذج, وكلما كانت قيمة هذا المعيار صغيرة كان النموذج أفضل. Abstract This study has two objectives. First, presenting artificial neural networks (ANN) second, comparing the proposed method with the well known ARIMA model, the accuracy of the neural network forecasts is compared with the corresponding ARIMA models by using the mean square error (MSE). By using the proposed (MSE) measures the artificial neural networks (ANN) were found deliver a better forecasts than the ARIMA model. A class of artificial neural networks (ANN) may be used in forecasting time series data. It may be used to approximate unknown expectation function of future observation given past values , thus the weights of these ANN can be viewed as parameters, which can be estimated through the network training. Then the model is used for forecasting. The accuracy of the forecasts is evaluated by suitable function. The problem of forecasting model is common in statistical analysis. One of the mostly used approach to deal with forecasting model is regression and time series. Although, approaches may not accurate in small sample. In an effort to forecast daily flow waters to the three important dams such as Ejdabia, Sirt, Benghazi, we will training to a take new tool if forecasting model which known as neural network model. This tool deal with testing data after made as partition of the original series into two sets first is called training set, were used to fit the model, while the second is called testing sets, were used to make forecasting. In this work the MSE is well known as tool for comparing between the models, further more when the MSE is less, the value of this model is a better than other models.
ساميه محمد ميره (2010)

يهدف البحث الى توضيح وتحديد اثر الانماط القيادية المختلفة في ادارة التغيير التنظيمي بشركة الخطوط الجوية الليبية بمدينة طرابلس، حيث تم التركيز في هذا البحث على عرض مفهوم القيادة الادارية واهميتها، وانماطها، مكما تم التعرض لمفهوم التغيير التنظيمي واهميته واسبابه واهدافه، واخيرا تم توضيح دور الانماط القيادية في ادارة التغيير التنظيمي وقد اعتمد البحث على المصادر الاولية والثانوية للحصول على البيانات المطلوبة، بالاعتماد على المراجع والكتب التي امكن الوصول اليها، وكذلك الدراسات السابقة التي تناولت موضوع البحث، وخلص البحث بالاعتماد على تحليل وتفسير البيانات الاولية التي تم جمعها وتحليلها باستخدام بعض الاساليب الاحصاء الوصفي والاستنتاجي، الى مجموعة من النتائج اهمها ما يلي: ان ممارسة الانماط القيادية (النمط القيادي الديموقراطي، والنمط القيادي الاوتوقراطي، والنمط القادي الحر، والنمط القيادي التحويلي) تتم بدرجات متفاوتة، في حين ان التغيير التنظيمي الذي تقوم به الشركة محل البحث يسهل نظام الاتصال بين المستويات الادارية المختلفة بالشركة ويعمل على اعادة توزيع الاختصاصات والمهام وفقاً للتغيير المستحدث، وان التغيير التكنولوجي يتيح للشركة استخدام تكنولوجيا المعلومات بشكل اوسع واشمل ويعمل على تبسيط الادارات بها، وان ذلك يتم من خلال نبمي افكار ومبادرات من مستويات تنظيمية ادنى كما ان الانماط القيادية السائدة لها دور ايجابي ومباشر في ادارة التغيير التنظيمي من خلال النمط القيادي التحويلي والنمط القيادي الحر. وفي هذا الصدد قدم الباحثان مجموعة من التوصيات نذكر منها: العمل على تنمية المهارات القيادية لدى العاملين، وتدريبهم على ممارسة الانماط القيادية الاكثر ملائمة لعملية التغيير التنظيمي ومتطلبات القيادة الادارية، وكذلك العمل على تطوير النمط القيادي السائد بالشركة محل البحث، من خلال الاتجاه نحو بناء واعداد القيادات االشابة او ما يعرف بقيادات الصف الثاني، والتي يقع على عاتقها مهمة ادارة التغيير بهذه الشركة بعقلية متفتحة وواعية لحاجات التغيير وضرورياته ومستوعبة لاساليبه وادواته ومتوقعه لنتائجه ومردوداته.
جمال محمد اندير, صالح المبروك المداح(9-2021)

In this study, the linear structural relationship model’s slope parameter is determined by using the proposed robust nonparametric method based on trimmed mean. This method is an upgrade to the nonparametric method that was put forward by Al-Nasser and Ebrahem (2005) by employing trimmed mean for all likely paired slopes rather than median slopes. Simulation study and real data were used to compare the proposed method’s performance versus the traditional maximum likelihood method. In the simulation study, based on both methods’ mean square error, it was inferred that the MLE method breaks down due to the presence of outliers even though its functioning was not affected when there was no outlier in the data set. Based on the real life example, it can be concluded that the performance of our proposed method was quite well in determining slope parameter
Amel Saad Alshargawi, (1-2022)