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.…