ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > استخدام الأسلوب الهجين MLR -...>الوصف

استخدام الأسلوب الهجين MLR - GA للتكهن ببيانات التلوث الجوي

العنوان بلغة أخرى: Using the Hybrid MLR-GA Approach for Air Pollution Forecasting
المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: نجيب، فنار عبدالرزاق محمد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الحنون، أسامة بشير شكر (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع29
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 25 - 36
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 991099
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الاسلوب الهجين GA-MLR | التلوث الجوي | ملوثات البيئة | الارصاد الجوية
كلمات المؤلف المفتاحية:
Multiple Linear Regression | Genetic Algorithm | Forecasting
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: إن نمذجة جودة الهواء اكتسبت أهمية كبيره في تلوث الهواء الجوي بسبب الآثار السلبية على البيئة وصحة الإنسان. في هذه الدراسة تم التطرق إلى ملوثات الهواء التي كان لها تأثير مباشر على بيانات PM10 في الهواء. تم استخدام تسعة متغيرات التفسيرية من بيانات الإرصاد الجوية على مدى ثلاث سنوات في تطبيق نماذج الانحدار الخطي المتعدد. حيث كان تحليل البيانات لهذه الفترة صعب التكهن مما أدى إلى وجوب النظر في البيانات على إنها بيانات ذات فصول موسمية وبذلك تم استخدام أسلوب التراصف الزمني (TS).Time- stratified في هذه الدراسة تم اقتراح استخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد Multiple Linear Regression ( (MLR من الطرق الأكثر شيوعا لدراسة مثل هكذا عدد كبير من المتغيرات كما وتم اقتراح استخدام الخوارزمية الجينيةGA) ) Genetic Algorithmلتقليل عدد المتغيرات مما يؤدي إلى نتائج اكثر دقة. وكذلك اقترح استخدام الطريقة الهجينة MLR-GA ومن خلال تقليل عدد المتغيرات التفسيرية فقد حسنت الخوارزمية الجينية أداء MLR عبر الطريقة الهجينة MLR-GA.

Air Quality Modeling gained great importance in atmospheric pollution because of its negative effects on the environment and human health. In our study, the relationship between (Particulate Matter PM10) and other nine variables over three years is studied to applied the multiple linear regression models. The seasonal influences for seasonally periods lead to difficult analyzing and forecasting. Therefore, Time-stratified (TS) approach is used into seasonally. The multiple linear regression (MLR) model is the most common for studying like this number of variables. Genetic algorithm (GA) as well as their hybrid method such as MLR–GA, is proposed to reduce the number of studied variables. Reducing the number of variables may also lead to more accurate results. The genetic algorithm has improved the performance of MLR method separately. GA also improved MLR performance by using hybrid method MLR-GA.
ISSN: 1680-855X

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.