پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با نظارت الگوریتم های تکاملی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با نظارت الگوریتم های تکاملی دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با نظارت الگوریتم های تکاملی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با نظارت الگوریتم های تکاملی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با نظارت الگوریتم های تکاملی :

تعداد صفحات :۸

چکیده مقاله:

امروزه مشکلات ناشی از آلودگی هوا در کلان شهرها به یک چالش زیست محیطی اساسی تبدیل شده است. این مشکل در مورد شهر تهران به دلیل حجم ترافیکی سنگین ناشی از ترابری، استفاده از خودروهای غیراستاندارد، احتراق ناقص سوخت های مورد استفاده خودروها و بی توجهی ای که طی سال های گذشته نسبت به آلودگی هوا صورت گرفته، اهمیت ویژه ای دارد. پیش بینی غلظت روزانه آلاینده های هوا اولین گام اساسی در برنامه ریزی کاهش اثرات آن ها است. در این مقاله، ابتدا داده ها از ایستگاه هواشناسی و آلودگی اقدسیه تهران جمع آوری می شود و سپس پیش پردازش داده ها صورت می گیرد که شامل، پاک سازی داده ها، نرمال سازی خطی و انتخاب ویژگی است. سپس شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با استفاده از الگوریتم کرم شب تاب آموزش داده می شود و خطای آن با آموزش شبکه عصبی با الگوریتم های بهینه سازی ازدحام ذرات و ژنتیک مقایسه می شود. نتایج نشان می دهد که شبکه عصبی پرسپترون چندلایه آموزش یافته با الگوریتم کرم شب تاب با میانگین مربعات خطای ۰.۰۸۱۲ به عنوان بهترین مدل می تواند پیش بینی میزان آلایندگی دی اکسید نیتروژن را انجام دهد.