پیش بینی غلظت ذرات معلق هوای شهر اصفهان با استفاده از مدل های شبکه عصبی ANN نروفازی ANFIS و رگرسیون خطی چند متغیره MLR

Publish Year: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 1,017

This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

ISCONF02_047

تاریخ نمایه سازی: 11 آبان 1395

Abstract:

امروزه یکی از بزرگترین مشکلات آلودگی هوا در کلان شهرهایی نظیر اصفهان ذرات معلق ناشی از تردد خودروها ترافیک سنگین جاده ای و همچنین فعالیت های صنعتی مختلف می باشد با استفاده از سیستم های هوش مصنوعی به منظور پیش بینی نحوه انتشار الاینده ها می توان اطلاعات مفیدی را برای اجرای آتی استراتژی های کنترل آلودگی هوا و کاهش هزینه های آن فراهم نمود از آنجا که مطالعات در این زمینه در شهر اصفهان به عنوان یکی از شهرهای بزرگ و صنعتی ایران محدود است این پژوهش با هدف مدلسازی تغییرات غلظت PM2.5 در شهر اصفهان و تاثیر گذاری عوامل آب و هوایی بر آن صورت گرفت در این پژوهش قابلیت تکنیک شبکه عصبی مصنوعی به روش MLP پرسپترون چند لایه برای مدلسازی برآورد غلظت PM2.5 با رگرسیون چند متغیره خطی و همچنین روش نروفازی مقایسه شده است در این تحقیق از داده های هواشناسی شامل پارامترهای جهت باد سرعت باد رطوبت و دما به عنوان ورودی و غلظت PM2.5 به عنوان خروجی مدل استفاده گردیده است برای بررسی کارایی سه مدل از نتایج ضریب همبستگی استفاده شده است و نتیجه ی حاصل از مقایسه ی داده ی واقعی با خروجی شبیه سازی شد و مقدار ضریب همبستگی مدل شبکه عصبی رگرسیون چند متغیره خطی و مدل نروفازی برای پیش بینی غلظت PM2.5 به ترتیب برابر 0/824 0/163و 0/2 برآورد گردید نتایج نشان داد که مدل شبکه عصبی برای شبیه سازی دارای کارایی بالاتری نسبت به دو روش دیگر می باشد بنابراین می توان از شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی غلظت PM2.5 با دقت بالا استفاده نمود

Authors

سحر باقرپور

دانشجوی کارشاسی ارشد آلودگی محیط زیست دانشگاه خوراسگان اصفهان

مریم نیلفروش

دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه محیط زیست کرج

مهسا آقابزرگی

دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه محیط زیست کرج

اکرم کریمی

دانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه محیط زیست کرج

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :