استخدام الأسلوب MLR-RNN للتكهن ببيانات التلوث الجوي

العناوين الأخرى

Using the hybrid MLR-RNN approach for air pollution forecasting

المؤلفون المشاركون

الحنون، أسامة بشير شكر
يحيى، مريم منيب محمد

المصدر

المجلة العراقية للعلوم الإحصائية

الناشر

جامعة الموصل كلية علوم الحاسبات و الرياضيات

تاريخ النشر

2019-12-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

10

التخصصات الرئيسية

الرياضيات
علوم الأرض و المياه و البيئة

الموضوعات

• تحليل الانحدار
• الفحم الحيوي

الملخص الإنجليزي

Air Quality Modeling gained great importance in atmospheric pollution because of its negative effects on the environment and human health.

In our study, the relationship between (Particulate Matter PM10) and other nine variables over three years is studied to applied the multiple linear regression models (MLR).

The MLR model is the most common for studying like this multivariate case.

The main problem for this type of data is the non linear style that has been referred by many researchers before.

The recurrent neural network (RNN) is nonlinear method which can be used to solve the nonlinearity problem and resul better forecasting.

The hybrid method MLR-RNN can be used also for the best results and lead to more accurate forecasting.

The hybrid method MLR-RNN has improved the performance of MLR method separately.

نوع البيانات

أوراق مؤتمرات

رقم السجل

BIM-899986

• APA
• MLA
• AMA