التنبؤ بوفیات حوادث المرور في اقلیم کوردستان العراق بإستخدام نموذج VARMAX
DOI:
https://doi.org/10.36325/ghjec.v22i1.20796.الكلمات المفتاحية:
التنبؤ، السلاسل الزمنية الديناميكية، VARMAX، وفيات الحوادث المرورية، إقليم كوردستان العراقالملخص
تعد وفيات الحوادث المرورية من إحدى التحديات العالمية البارزة، نتيجة لتعدد العوامل المؤثرة فيها وتزايد آثارها الاجتماعية والاقتصادية. لذلك، التنبؤ بعدد الوفيات في أية منطقة له أهمية كبيرة في الحد من هذه المشكلة وخاصة عندما يكون عدد السيارات مرتفعًا بشكل ملحوظ وامتلاك العديد من العائلات أكثر من سيارة واحدة. يتمتع إقليم كردستان العراق (KRI) بمعدلات وفيات عالية، فضلاً عن ارتفاع مستوى ملكية السيارات في كل محافظة، مما يسلط الضوء على الحاجة الماسة إلى تحسين إدارة المرور واستراتيجيات السلامة. يهدف هذا البحث إلى التنبؤ بعدد وفيات حوادث المرور في إقليم كردستان العراق باستخدام نماذج السلاسل الزمنية الديناميكية متعددة المتغيرات، وتحديدًا نموذج متجه الانحدار الذاتي والاوساط المتحركة بوجود المتغيرات الخارجية (VARMAX). جميع التحليلات الإحصائية أجريت باستخدام لغة برمجة بايثون وإعتمادا على البيانات الشهرية للسنوات 2015 – 2024. تم إدخال معدل درجات الحرارة وسرعة قيادة السيارات كعوامل خارجية لإعطاء نظرة واسعة لعلاقات الانحدار الديناميكي داخل هذه النماذج، بينما تم التعامل مع عدد الوفيات من المحافظات الثلاثة (أربيل والسليمانية ودهوك) كمتغيرات داخلية. تم تقسيم البيانات إلى مجموعتين فرعيتين، استُخدمت 80% منها لتدريب النموذج، و20% لاختبار أدائه. أظهرت النتائج أن نموذج VARAMX(1,1) يحقق أعلى أداء من بين المعلمات التي تم دراستها. تشير توقعات وفيات حوادث المرور في المحافظات الثلاث إلى اتجاه تصاعدي في سنتي 2025 و2026. لذا تبرز هذه النتائج الحاجة الملحة إلى برامج مستهدفة للسلامة المرورية وسياسات إصلاحية للحد من الزيادة المتوقعة في الوفيات.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2026 بفرین حمد علي نانەکەلى ، دلشاد شاکر اسماعیل بوتاني

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
التي تسمح للمستخدمين بنسخ وانشاء مقتطفات وملخصات وبالتالي انشاء اعمال علمية جديدة من المقالة او التعديل عليها والاستفادة من المادة العلمية شريطة ان يشير المستخدم الى رابط المقال الأصلي










