تتناول 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،…

تتناول ورقة البحث القضية الملحة لتلوث الهواء، مع التأكيد على الحاجة إلى توقعات دقيقة لتركيزات الملوثات لتنفيذ تدابير التحكم الفعالة. يقدم المؤلفون نموذجًا تنبؤيًا جديدًا، KSC-ConvLSTM، الذي يجمع بين خوارزمية الجيران الأقرب (KNN) وآلية الانتباه الزماني المكاني (STA) وكتل البقايا وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى التلافيفية (ConvLSTM). يقوم هذا النموذج باستخراج الميزات المكانية والزمانية بمهارة…

تدرس الدراسة التنبؤ بتركيزات الملوثات الجوية – على وجه التحديد CO، O₃، NO₂، SO₂، PM₁₀، و PM₂.₅ – في طهران من 2013 إلى 2023 باستخدام نماذج التعلم العميق (DL)، مقارنة أدائها بأساليب التعلم الآلي التقليدية (ML). تم تحليل المتغيرات الرئيسية التي تؤثر على مستويات الملوثات، مثل درجة الحرارة، الرطوبة النسبية، وسرعة الرياح. تشير النتائج إلى…

تبحث الدراسة في تطبيق تقنية تنظيم الانكماش المطلق الأدنى واختيار المشغل (لاسو) لتعزيز دقة التنبؤ لنماذج جودة الهواء، وخاصة للملوثات مثل الجسيمات الدقيقة (PM2.5 و PM10)، CO، NO2، SO2، و O3، باستخدام مجموعة بيانات شاملة من 16 جهاز استشعار في طهران، إيران، تمتد من 2013 إلى 2023. تسلط الدراسة الضوء على تحدي الإفراط في التكيف…

تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم آلي محسن للتنبؤ بمؤشر جودة الهواء (AQI) في المدن الكبرى في الهند، مع معالجة الحاجة الملحة لإدارة فعالة لجودة الهواء بسبب ارتفاع مستويات التلوث الناتجة عن الأنشطة الصناعية وانبعاثات المركبات. يدمج النموذج تحسين الذئب الرمادي (GWO) مع خوارزمية شجرة القرار (DT)، مستفيدًا من بيانات جودة الهواء المستمدة من مستودع كاجل.…