التنبؤ لبيانات تلوث الهواء باستخدام الطريقة الهجينة Mlr-Rnn مع طريقة التراصف الزمني
العناوين الأخرى
Air pollution forecasting using hybrid MLR-RNN Method with time-stratified method
المؤلفون المشاركون
ختام وليد قادر
حنون، أسامة بشير شكر
المصدر
المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
العدد
المجلد 18، العدد 34 (31 ديسمبر/كانون الأول 2021)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات
تاريخ النشر
2021-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الرياضيات
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
إن دراسة الجسيمات المعلقة ((PM10) Particular matter) و التكهن بها ضروري للتقليل و السيطرة على الأضرار البيئية و صحة الإنسان.
هنالك العديد من مصادر التلوث او ما يسمى بالملوثات والتي ربما تؤثر على متغير PM10.
كل هذه المتغيرات تصنف بياناتها كغير خطية.
أخذ بيانات الدراسة من محطة مناخية في ماليزيا.
و تم استخدام نماذج الانحدار الخطي المتعدد Multiple linear regression (MLR) كطريقة إحصائية خطية للتنبؤ بمتغير PM10 من خلال تأثره بمتغيرات الأرصاد الجوية المقابلة، لذلك فقد يعكس نتائج غير دقيقة عند استخدامه مع مجموعات البيانات غير الخطية.
و لتحسين نتائج التنبؤ تم استخدام الشبكات العصبية المعاودةRecurrent neural network (RNN) من خلال توفيقه مع نموذج MLR ضمن الطريقة الهجينة MLR-RNN.
و كذلك تم استخدام تحليل المويجات WaveIet في ترشيح النتائج المستحصلة من طريقة MLR-RNN للحصول على تحسين أكثر للنتائج التنبؤ من خلال ما يسمى الطريقة الهجينة RNN-Wavelet و اعتمادا على نموذج MLR.
أن أفضل نتائج التنبؤ بشكل عام كانت باستخدام الطريقة الهجينة RNN-Wavelet.
أن أفضل نتائج التنبؤ بشكل عام كانت باستخدام الطريقة المقترحة الهجينة RNN-Wavelet.
كما عكست النتائج افضلية تنبؤات الطرق الهجينة مقارنة مع الطريقة التقليدية المتمثلة بنموذج MLR.
و كاستنتاج في هذه الدراسة فمن الممكن استخدام التحليل المويجي بعد تهجينه مع الشبكات العصبية المعاودة اعتمادا على نموذج الانحدار الخطي المتعدد كأسلوب فعال للحصول على أفضل نتائج التنبؤ مع البيانات غير الخطية متعددة المتغيرات عندما يكون PM10 كمتغير معتمد.
الملخص EN
studying and forecasting Particular matter (PM10) is necessary to control and reduce the damage of environment and human health.
There are many pollutants as sources of air pollution may effect on PM10 variable.
This type of dataset can be classified as anonlinear.
Studied datasets have been taken from climate station in Malaysia.
Multiple Linear Regression (MLR) is used as alinear statistical method for PM10 forecasting through its influencing by corresponding climate variables, therefore it may reflect inaccurate results when used with nonlinear datasets.
Time stratified (TS) method in different styles is implemental for satisfying more homogeneity of datasets.
It includes ordering similar seasons in different years together to formulate anew variable smoother than their original.
To improve the results of forecasting, Recurrent Neural Network (RNN) has been suggested to be used after combining with MLR in hybrid MLR-RNN method in this study.
In general, the results of forecasting were the best with using time stratified approach.
In addition, the results of hybrid method were outperformed comparing to MLR model.
As conclusion in this study, RNN and TS can be used as active approaches to obtain better forecasting results with nonlinear datasets in which PM10 is to dependent variable.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
ختام وليد قادر وحنون، أسامة بشير شكر. 2021. التنبؤ لبيانات تلوث الهواء باستخدام الطريقة الهجينة Mlr-Rnn مع طريقة التراصف الزمني. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية،مج. 18، ع. 34، ص ص. 1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339855
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
ختام وليد قادر وحنون، أسامة بشير شكر. التنبؤ لبيانات تلوث الهواء باستخدام الطريقة الهجينة Mlr-Rnn مع طريقة التراصف الزمني. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية مج. 18، ع. 34 (2021)، ص ص. 1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339855
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
ختام وليد قادر وحنون، أسامة بشير شكر. التنبؤ لبيانات تلوث الهواء باستخدام الطريقة الهجينة Mlr-Rnn مع طريقة التراصف الزمني. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية. 2021. مج. 18، ع. 34، ص ص. 1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1339855
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
العربية
الملاحظات
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 20-21
رقم السجل
BIM-1339855
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي 
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
