التنبؤ بإنتاج محصول القمح في سورية باستخدام نماذج الذكاء الصناعي (مجلة جامعة اللاذقية- سلسلة العلوم البيولوجية, 2023)
هدف البحث إلى المفاضلة بين نموذج الانحدار ونموذج الشبكة العصبونية متعددة الطبقات من حيث القدرة التنبؤية بإنتاج محصول القمح في سورية  باستخدام بعض المعايير الإحصائية كمتوسط مربعات أخطاء النموذج المقدر ومتوسط الفروق بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة لكل نموذج، بالإضافة إلى التنبؤ بإنتاج المحصول خلال الفترة (2023-2030).اعتمد البحث على إحصائيات منظمة الأغذية والزراعة العالمية (FAO) لبيانات الإنتاج والمساحة المزروعة  خلال الفترة (1990-2020) بالإضافة لبيانات الحرارة والهطول المطري السنوي، حيث تم اعتماد الإنتاج الزراعي كمتغير تابع و(سنة الإنتاج،  المساحة المزروعة، متوسط درجة الحرارة السنوية، ومتوسط الهطول المطري السنوي) كمتغيرات مستقلة.تم استخدام طريقة الانحدار المتعدد التدريجي (stepwise)  لتقدير نموذج الانحدار، كما تم استخدام الوحدة النمطية متعددة الطبقات (Perceptron MLP) باستخدام البرمجية الإحصائية (IBM SPSS 20) لبناء نموذج الشبكة العصبونية واختبار دقتها، حيث تم استخدام بيانات 23 سنة في مرحلة التدريب بنسبة(74.2)%، و8 سنوات لمرحلة الاختبار بنسبة (25.8)%.شغلت المساحة المزروعة الأهمية النسبية الأكبر من حيث التأثير في الإنتاج حسب نموذجي الانحدار والشبكة العصبونية.كما بينت نتائج البحث تفوق نموذج الشبكة العصبونية على نموذج الانحدار من حيث القدرة التنبؤية باستخدام معيار متوسط مربعات الأخطاء للنموذج المقدر ومعيار متوسط الفروق بين القيم الحقيقية والقيم المتوقعة، حيث بلغ متوسط مربع الخطأ (0.32) باستخدام نموذج الشبكة العصبونية مقابل (3.49) باستخدام نموذج الانحدار، كما بلغ متوسط الفرق بين القيم الحقيقية والمتوقعة باستخدام الشبكة العصبونية (397128.1) مقابل (3186642) لنموذج الانحدار.الكلمات المفتاحية: الإنتاج، القمح، نموذج الانحدار، الذكاء الصناعي، سورية.