تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,098,613 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,206,244 |
مقایسه دقت مدل رگرسیون بردار پشتیبان با دو روش رایج شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی- تطبیقی در پیش بینی غلظت آلاینده PM10 | ||
نشریه محیط زیست طبیعی | ||
دوره 74، شماره 1، خرداد 1400، صفحه 167-179 اصل مقاله (3.8 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jne.2021.307289.2041 | ||
نویسندگان | ||
سید مصطفی میرزاده1؛ فرهاد نژاد کورکی* 2؛ وحید موسوی3؛ سید ابوالقاسم میرحسینی ده آبادی4 | ||
1دانشکده فنی مهندسی، گروه کشاورزی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی یزد، ایران | ||
2دانشیار محیط زیست، دانشکده منابع طبیعی و کویرشناسی، دانشگاه یزد، | ||
3استادیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس | ||
4دانشیار محیط زیست، دانشکده فنی مهندسی، گروه کشاورزی، واحد یزد، دانشگاه آزاد اسلامی یزد، ایران | ||
چکیده | ||
شهر یزد واقع در مرکز ایران می باشد که در اکثر ایام سال طوفان های گرد و غبار را تجربه می کند، و همچنین طی دو دهه گذشته شاهد رشد سریع صنعتی بخصوص در صنایع با توان غبار زایی بالا (کاشی، فولاد و ..) بوده است، لذا پیش بینی غلظت آلاینده ذرات از طریق بکارگیری سیستم های پیش آگاهی دقیق در زمان طوفان های گرد و غبار و آلودگی های صنعتی برای حفظ بهداشت و سلامت شهروندان بسیار حیاتی است. در این مطالعه بطور همزمان از مدل شبکه عصبی فازی تطبیقی (ANFIS)، رگرسیون بردار پشتیبان (SVR) و شبکه عصبی مصنوعی (ANN) در پیش بینی میزان غلظت آلاینده PM10 برای 24 ساعت آینده و معرفی دقیق ترین روش استفاده شد. به همین منظور داده های PM10 شهر یزد به همراه پارامتر هواشناسی شهر در بازه زمانی سال های 1394 تا 1398 مورد استفاده قرار گرفت. نتایج این تحقیق نشان داد که مدل ANFIS با (R2=0.989) و دقتی در حدود 99 درصدی بهتر از سایر مدل ها در این حالت است و بعد از آن به ترتیب مدل ANN با (R2=0.978) و SVR با (R2=0.957) دارای بهترین دقت بودند. بنابراین می توان گفت، با توجه به صحت مدل ، از این مدل می توان برای پیش بینی غلظت آلاینده PM10 استفاده کرد و این امر می تواند مسئولین را در تصمیم گیری های به موقع در جهت حفظ سلامت عمومی قبل از شروع وضعیت هشدار غلظت آلاینده PM10 کمک کند. | ||
کلیدواژهها | ||
PM10؛ پیش بینی 24 ساعته؛ شبکه عصبی فازی تطبیقی | ||
مراجع | ||
Adar, Sara D., Filigrana, Paola A., Clements, Nicholas, & Peel, Jennifer L. (2014). Ambient Coarse Particulate Matter and Human Health: A Systematic Review and Meta-Analysis. Current Environmental Health Reports, 1 (3), 258-274. Amanollahi, Jamil, & Ausati, Shadi. (2020). Validation of linear, nonlinear, and hybrid models for predicting particulate matter concentration in Tehran, Iran. Theoretical and Applied Climatology, 140(1), 709-717. Azadeh, A., Saberi, M., Anvari, M., Azaron, A., & Mohammadi, M. (2011). An adaptive network based fuzzy inference system–genetic algorithm clustering ensemble algorithm for performance assessment and improvement of conventional power plants. Expert Systems with Applications, 38(3), 2224-2234. doi: Buragohain, Mrinal, & Mahanta, Chitralekha. (2008). A novel approach for ANFIS modelling based on full factorial design. Applied Soft Computing, 8(1), 609-625. EPA, US. (2016). Health and Environmental Effects of Particulate Matter (PM). Retrieved from https://www.epa.gov/pm-pollution/health-and-environmental-effects-particulate-matter-pm. Forster, P., Ramaswamy, V., Artaxo, P., Berntsen, T., Betts, R., Fahey, D. W., . . . Van Dorland, R. (2007). Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing Chapter 2. United Kingdom: Cambridge University Press. Ghasemi, Afsaneh, & Amanollahi, Jamil. (2019). Integration of ANFIS model and forward selection method for air quality forecasting. Air Quality, Atmosphere & Health, 12(1), 59-72. doi: 10.1007/s11869-018-0630-0 Hamanaka, R. B., & Mutlu, G. M. (2018). Particulate Matter Air Pollution: Effects on the Cardiovascular System. Front Endocrinol (Lausanne), 9, 680. Haykin, Simon. (1994). Neural networks: a comprehensive foundation: Prentice Hall PTR. Jang, J-SR. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665-685. Kaboodvandpour, Shahram, Amanollahi, Jamil, Qhavami, Samira, & Mohammadi, Bakhtiyar. (2015). Assessing the accuracy of multiple regressions, ANFIS, and ANN models in predicting dust storm occurrences in Sanandaj, Iran. Natural Hazards, 78(2), 879-893. Kim, H. S., Park, I., Song, C. H., Lee, K., Yun, J. W., Kim, H. K., . . . Han, K. M. (2019). Development of a daily PM10 and PM2.5 prediction system using a deep long short-term memory neural network model. Atmos. Chem. Phys., 19(20), 12935-12951. Kim, J. (2019). Particulate Matter Mortality Rates and Their Modification by Spatial Synoptic Classification. Int J Environ Res Public Health, 16(11). Lawrence, Jeannette. (1994). Introduction to Neural Networks: Design. Theory, and Applications (California Scientific Software, Nevada City, CA). Liu, Huixiang, Li, Qing, Yu, Dongbing, & Gu, Yu. (2019). Air Quality Index and Air Pollutant Concentration Prediction Based on Machine Learning Algorithms. Applied Sciences, 9, 4069. Maleki, Heidar, Sorooshian, Armin, Goudarzi, Gholamreza, Baboli, Zeynab, Tahmasebi Birgani, Yaser, & Rahmati, Mojtaba. (2019). Air pollution prediction by using an artificial neural network model. Clean Technologies and Environmental Policy. doi: 10.1007/s10098-019-01709-w Omidvarborna, Hamid, Kumar, Ashok, & Kim, Dong-Shik. (2015). Recent studies on soot modeling for diesel combustion. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 48, 635-647. Paschalidou, Anastasia K., Karakitsios, Spyridon, Kleanthous, Savvas, & Kassomenos, Pavlos A. (2011). Forecasting hourly PM10 concentration in Cyprus through artificial neural networks and multiple regression models: implications to local environmental management. Environmental Science and Pollution Research, 18(2), 316-327. Pérez, Noemí, Pey, Jorge, Cusack, Michael, Reche, Cristina, Querol, Xavier, Alastuey, Andrés, & Viana, Mar. (2010). Variability of Particle Number, Black Carbon, and PM10, PM2.5, and PM1 Levels and Speciation: Influence of Road Traffic Emissions on Urban Air Quality. Aerosol Science and Technology, 44(7), 487-499. Schlink, Uwe, Dorling, Stephen, Pelikan, Emil, Nunnari, Giuseppe, Cawley, Gavin, Junninen, Heikki, . . . Doyle, Martin. (2003). A rigorous inter-comparison of ground-level ozone predictions. Atmospheric Environment, 37(23), 3237-3253. Scholkopf, Bernhard, Sung, Kah-Kay, Burges, Christopher JC, Girosi, Federico, Niyogi, Partha, Poggio, Tomaso, & Vapnik, Vladimir. (1997). Comparing support vector machines with Gaussian kernels to radial basis function classifiers. IEEE transactions on Signal Processing, 45(11), 2758-2765. Smola, Alex J, & Schölkopf, Bernhard. (2004). A tutorial on support vector regression. Statistics and computing, 14(3), 199-222. Vapnik, Vladimir. (2013). The nature of statistical learning theory: Springer science & business media. Wasley, Andrew; , Heal, Alexandra;, Harvey, Fiona;, & Lainio, Mie (2019). Revealed: UK government failing to tackle rise of serious air pollutant. The Guardian. World Health, Organization. (2016). Ambient air pollution: a global assessment of exposure and burden of disease. Geneva: World Health Organization. World Health, Organization. (2017). Evolution of WHO air quality guidelines: past, present and future (pp. 39): Copenhagen: WHO Regional Office for Europe. Yadav, V., & Nath, S. (2019). Novel hybrid model for daily prediction of PM10 using principal component analysis and artificial neural network. International Journal of Environmental Science and Technology, 16(6), 2839-2848. doi: 10.1007/s13762-018-1999-x Zhang, G. Peter. (2003). Time series forecasting using a hybrid ARIMA and neural network model. Neurocomputing, 50, 159-175. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 596 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 442 |