الأبحاث ضمن الموضوع الرئيسي: مراقبة جودة الهواء وتوقعاته
-
تصنيف مؤشر جودة الهواء AQI استنادًا إلى تحسين سرب الجسيمات الهجين والذئب الرمادي مع نموذج التعلم الآلي الجماعي
Air quality index AQI classification based on hybrid particle swarm and grey wolf optimization with ensemble machine learning modelتقدم ورقة البحث دراسة شاملة حول تصنيف مؤشر جودة الهواء (AQI) باستخدام مجموعة بيانات يومية متاحة للجمهور على مستوى المقاطعات في الولايات المتحدة، والتي تشمل ست فئات من AQI: جيدة، معتدلة، غير صحية للمجموعات الحساسة، غير صحية، غير صحية جداً، وخطرة. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف AQI بدقة لمراقبة البيئة واتخاذ قرارات الصحة العامة. تم…
-
نهج تجميعي هرمي لتوقع PM10 متعدد البلدان باستخدام LightGBM وشبكة عصبية متبقية
A hierarchical ensemble approach for multi-country PM10 forecasting using LightGBM and residual neural networkتقدم هذه البحث إطار عمل جديد من ثلاثة مراحل للتجميع المتراص مصمم للتنبؤ الدقيق بتركيزات الجسيمات (PM10) ليوم واحد مقدماً عبر 380 مدينة في 25 دولة، باستخدام مجموعة بيانات مؤشر جودة الهواء العالمي (WAQI) التي تحتوي على ما يقرب من 1.8 مليون سجل. يتناول الإطار تحديات منهجية كبيرة مثل تسرب الزمن ونمذجة الاعتماد الجغرافي غير…
-
تقييم فعالية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى والشبكة العصبية الاصطناعية في التنبؤ بتركيزات الأوزون اليومية في مدينة لياوتشينغ
Assessing the effectiveness of long short-term memory and artificial neural network in predicting daily ozone concentrations in Liaocheng Cityتتناول ورقة البحث القضية المهمة لتلوث الأوزون في مدينة لياوتشينغ، التي تفاقمت بسبب التصنيع السريع والتحضر. وتؤسس نماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بتركيزات الأوزون من 2014 إلى 2023. تشير النتائج إلى أن نموذج LSTM يتفوق على نموذج ANN، حيث يظهر زيادة في معامل التحديد ($R^2$) من 0.6779 إلى 0.6939،…