معامل جودة الهواء

عنوان المقالة:
التنبؤ بمعامل جودة الهواء باستخدام حزمة من الشبكات العصبية الاصطناعية ونماذج الانحدار
ملخص:
الهواء هو المكون الأساسي لديمومة الحياة على الأرض. إن الهواء الذي نستنشقه له تأثير كبير على صحتنا وسلامتنا. وبالتالي، مما يوصى به دائماً مراقبة جودة الهواء في بيئتنا. وللتنبؤ بمعامل جودة الهواء، تم تطبيق الشبكات العصبية الاصطناعية المدربة بالاضمحلال التدرجي الموحد، مثل المحاكاة الدماغية الادراكية متعددة المستويات، والشكبة العصبية المتتابعة الأمامية، والشبكة العصبية إلمان، والشبكة العصبية ذات الدالة الأساس الشعاعية، والنموذد الانحداري التلقائي اللاخطي بمدخلات خارجية المنشأ إل جانب نماذج انحدارية مثل الانحدار الخطي المتعدد الذي يتألف من اضمحلال تدرجي حزمي، واضمحلال تدرجي عشوائي، وخوارزميات BGD الصغرى وCGD، وانحدار المتجه المساند. وفي تلك النماذج كان معامل جودة الهواء هو المتغير التابع وكانت تراكيز NO2, CO, O3, PM2.5, SO2, pm10 للسنوات 2010-2016 في هيوستن ولوس انجلوس هي المغيرات المستقلة. ومن أجل التنبؤ النهائي، تم تقديم العديد من النماذج الحزمية لمتنبئات شبكية عصبية فردية ومتنبئات انحدار فردية. إن هذا المدخل المقترح يعمل بأعلى كفاءة من حيث التنبؤ بمعامل جودة الهواء [2022، JGFE].
بيانات المقالة:
كود البحث الرقمي: JGFE