به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

crow learning algorithm

در نشریات گروه جغرافیا
تکرار جستجوی کلیدواژه crow learning algorithm در نشریات گروه علوم انسانی
تکرار جستجوی کلیدواژه crow learning algorithm در مقالات مجلات علمی
  • حمیدرضا غفاری، سمیرا شهرکی*، شراره ملبوسی

    الگوریتم های فراابتکاری روش های حل مسئله ای است که از رویداد های موجود در طبیعت و یا رفتار جانداران الگوبرداری شده است. در این الگوریتم ها شیوه های حل مسئله در جانداران مورد مدلسازی و الگوبرداری قرار گرفته شده است تا بتوان راه حلهای بهینه را استخراج نمود. الگوریتم های فراابتکاری در زمبنه های مختلف دارای کاربرد می باشند که یکی از آنها بهینه سازی پارامترهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. شبکه های عصبی یادگیری عمیق کاربردهای زیادی در موضوعات مختلف مانند پیش بینی، طبقه بندی و تشخیص الگو دارند. یکی از کاربردهای مهم شبکه های عصبی یادگیری عمیق، موضوع پیش بینی وضعیت آب و هوایی است. شبکه عصبی LSTM یک روش یادگیری عمیق است که می تواند برای تشخیص وضعیت آب و هوایی استفاده شود. در لایه اول شبکه یادگیری عمیق LSTM، از انتخاب ویژگی خودکار و در لایه آخر فاز طبقه بندی خودکار انجام می شود. در این مقاله برای کاهش دادن خطای پیش بینی و طبقه بندی شبکه یادگیری عمیق LSTM یک رویکرد دو مرحله ای برای بهبود این شبکه یادگیری عمیق ارایه می شود. در فاز اول از الگوریتم یادگیری کلاغ برای انتخاب ویژگی در لایه اول شبکه LSTM استفاده می شود تا یادگیری روی ویژگی های مهم متمرکز شود. ارزیابی ها نشان داد دقت روش پیشنهادی در پیش بینی وضعیت آب و هوایی برابر 96.92% است و این در حالی است که اگر برای پیش بینی از انتخاب ویژگی استفاده نشود و فقط از شبکه یادگیری عمیق استفاده شود آنگاه دقت روش پیشنهادی در حدود 93.21% است. ارزیابی ها نشان می دهد دقت روش پیشنهادی برای پیش بینی وضعیت آب و هوایی از روش LSTM و MLP بیشتر است.

    کلید واژگان: یادگیری عمیق، شبکه LSTM، الگوریتم یادگیری کلاغ، پیش بینی آب و هوا
    Hamidreza Ghaffari, Samira Shahraki *, Sharareh Malboosi
    Introduction

    Meta-heuristic algorithms are problem solving methods that are modeled on the events in nature or the behavior of living beings so that optimal solutions can be extracted. Collective intelligence algorithms [1] are a kind of meta-heuristic algorithms that are modeled on the behavior of living beings that live in a group and social life, such as hunting behavior, hyena optimization algorithm, whale optimization algorithm, etc. Is. Meta-heuristic algorithms can be divided into different categories based on the method of problem solving, one of which is shown in the research [2] in 2020 according to the diagram in Figure (1) and can be seen. Meta-heuristic algorithms are divided into 4 different groups and categories based on their performance:Figure 1: Classification of meta-heuristic algorithms into different categories [2]Meta-heuristic algorithms are used in various fields, one of which is the optimization of machine learning and deep learning parameters. One of the applications of machine learning and deep learning is in weather forecasting. In this article, to improve the accuracy of the LSTM network, the optimization of important features using the learning method incrows has been used.2. LSTM learning network In the short term, long memory neural networks are actually a type of recurrent neural networks [3].In the LSTM network, with the help of the sigmoid function that is applied element by element, the input, forgetting and output gate layers produce vectors whose all dimensions are between zero and one or close to both. The general structure of LSTM deep learning neural network is as shown in Figure (2):Figure 2. The structure of long memory networks, in the short term 3. proposed model Figure (3). the framework of the proposed method is shown. The evaluation or minimization function of the following two factors shows how well a feature vector has competence:• Average prediction error with neural networ• Number of features selected The calculation of error index E is as follows:the population of crows is stored in a matrix:Each crow needs to remember the most optimal position:In the crow learning algorithm, there are two phases of horizontal and vertical learning. Vertical learning from parents is horizontal learning from brothers and sisters. It is used to select a sister or vector randomly. 6 k= 3+[rand×(i-3)] & i≥3 In the crow's learning algorithm, the probability of receiving a reward for crows is equal to Rpprob. lf is the value of the learning factor in crows. Amount of reward for crows: Reinforcement of learning for parents is used in the Crow algorithm as follows. It is used to search for food with the stealing mechanism as follows: 4-Implementation and analysis 4-1-Implementation parameters Table (1): Implementation parameters of the proposed method Figure 4: LSTM implementation parameters in the proposed method 4-2-Evaluation indices One of the important indicators for predicting weather conditions is the mean squared error MSE index, and to evaluate the proposed method, you can use the classification and prediction indicators of accuracy, recall and accuracy: 4-3- Analysis of the proposed

    method

    In the diagram of figure (5), the prediction error in the feature selection phase in combination with the neural network is shown, and in figure (6), the output of LSTM deep learning in weather forecasting is depicted. Figure 5: Reduction of prediction error in feature selection phase with 10 iterations Figure 6: Reducing the prediction error in the classification phase with LSTM Table 2: Average prediction indices of the proposed method Figure 7: Comparison of the MSE error of the proposed method with predictionmethods Figure 8: Comparison of the accuracy of the proposed method with prediction methods Figure 9: Comparison of recall of the proposed method with prediction methods Figure 10: Comparing the precision of the proposed method with prediction methods Figure 11: Comparison of the accuracy index of the proposed method in weather forecasting 5.

    Conclusion

    LSTM network is a deep learning method that can be used to predict weather conditions. In the proposed method to increase the prediction accuracy of LSTM neural network, intelligent feature selection is used using a combination of crow learning algorithm and crow search. Experiments showed that the proposed method has an accuracy of 96.92%, a sensitivity of 95.82%, and an accuracy of 96.34%, and it is more accurate for predicting weather conditions than multilayer neural network, recurrent neural network, and LSTM method.

    Keywords: Deep Learning, LSTM network, crow learning algorithm, Weather forecasting
  • سمیرا شهرکی*، مهدی خزاعی پور، شراره ملبوسی

    دی اکسیدنیتروژن یکی از آلاینده هایی است که بیشترین اثرات بد بر سلامتی انسان دارد. اطلاعات پیشرفته در مورد غلظت آن در هوا می تواند به نظارت و کنترل بیشتر عواقب کمک کند و در عین حال اعمال اقدامات پیشگیرانه و کاهش دهنده را آسان تر می کند. فناوری های یادگیری ماشینی با روش ها و قابلیت های موجود می توانند تحلیل های پیشبینی کننده را با دقت بالاتری انجام دهند و در نتیجه می توانند به عنوان یک ابزار حمایتی برای مدیریت مولد عمل کنند. یکی از پیشرفته ترین الگوریتم های یادگیری ماشین، سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی است که در این مقاله برای پیشبینی غلظت دی اکسیدنیتروژن استفاده می شود. برای آموزش سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی از الگوریتم یادگیری کلاغ استفاده می-شود. تعیین مقادیر بهینه مراکز در توابع عضویت و وزن ها در سیستم ANFIS باعث افزایش دقت آن و کاهش میزان خطا در پیشبینی میزان آلایندگی دی اکسیدنیتروژن می شود. برای این منظور از الگوریتم یادگیری کلاغ برای تعیین مقادیر بهینه مراکز توابع عضویت و وزن ها در مدل ANFIS استفاده می شود تا مقادیر بهینه مراکز توابع عضویت و وزن ها تعیین شود تا با دقت بالایی پیشبینی میزان آلایندگی دی اکسیدنیتروژن انجام شود و در انتها نتایج با شبکه عصبی پایه ای- شعاعی مقایسه شده است. نتایج سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی آموزش یافته با الگوریتم یادگیری کلاغ با میانگین مربعات خطا 0.0081 حاکی از عملکرد بهتر سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی در مقایسه با شبکه عصبی پایه ای- شعاعی در پیشبینی آلایندگی دی اکسیدنیتروژن با میانگین مربعات خطا 0.0101 می باشد.

    کلید واژگان: پیشبینی آلایندگی، دی اکسیدنیتروژن، سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی، الگوریتم یادگیری کلاغ
    Samira Shahraki *, Mehdi Khazaiepoor, Sharareh Malboosi
    Introduction

    Today, air pollution due to continuous urbanization has become a global issue in both social and environmental fields, researches have been conducted in this field, Lim et al. in the capital region of Korea through regression modeling. The results indicate a relatively high concentration of NO2 in winter in the present and future forecasts, which is caused by the high use of fossil fuels in steam boilers and showed climate changes [1]. In 2021, Shams et al. evaluated the accuracy of multi-linear regression and multi-layer perceptron neural networks in predicting the concentration of NO2 in the air of metropolises. The results show that the multi-layer perceptron neural network had a more accurate prediction than the multi-linear regression [2].2- An overview of algorithms2-1- Crow's learning algorithmIn this algorithm, crows are trained based on two more optimal solutions which are parents. Another learning is the learning of each crow from its brothers and sisters, and the behavior of crows to hunt worms that are inside the tree trunk is used for modeling. In Crow's algorithm, parents X1, X2 reward their behaviors according to the following matrix. (1) F=2-2- adaptive neural fuzzy inference system ANFIS structure has a good capability in training, construction and classification. Its learning rule is based on the error backpropagation algorithm by minimizing the mean squared error between the network output and the real output. [3]. Figure 1- simple diagram of ANFIS [3] 2-3- Basal-radial neural networkRadial-based neural network is used for non-parametric estimation of multidimensional functions from a limited set of training information. In this network, the hidden layer plays an important role in converting non-linear patterns into linear separable patterns. which is in the form of relation (3):(3) "f" ("x")"=" ∑_"i=1" ^"p" ▒〖"w" _"i" "φ(" 〖"Xc" 〗_"i" "-x)"3- Steps of the proposed

    method

    All steps of the proposed method include pre-processing (cleaning, normalization and feature selection) and post-processing (proposed method).In this article, the data of Tehran meteorological station is used, which includes 1000 data samples with 23 features.Then, the fuzzy-neural adaptive inference system is used to predict the amount of nitrogen dioxide pollution. Crow learning algorithm is used to train this system. Figure 3- The structure of ANFIS neural-fuzzy inference systemTo select the parents based on the competence of the population members, the two crows that have the most competence are considered as parents.Figure 4- The learning phase and the new position of the crow after the learning phaseThen, in the evaluation stage, the objective function is called and the mean square error is calculated. Finally, the termination conditions of the iteration are checked based on the lower mean square error. 4- Simulation results 4-1- Prediction results with the proposed method The parameters of the population size of crows are 50 and the maximum number of repetitions is 500, the type of fuzzy inference system is Sogno type and Gaussian input membership functions are considered. Table 1- Types of errors in the proposed method in predicting NO2.Figure 5- Error histogram for training and testing data in the proposed method.Figure 6- Target outputs and outputs of the proposed method for training data.adial-basal neural network.Figure 10 - Target outputs and radial-basis neural network for training data.Figure 11 - Target outputs and radial-basis neural network for the entire test data.Figure 12 - Target outputs and base-radial neural network outputs for the whole data

    Conclusion

    This article is based on predicting the amount of nitrogen dioxide pollution using machine learning methods. According to tables (1) and (2), the fuzzy-adaptive neural inference system trained with the crow learning algorithm and the radial basis neural network performed the prediction with mean square error of 0.0081 and 0.0101, respectively. Therefore, the best performance belongs to the adaptive neuro-fuzzy inference system trained with the crow learning algorithm.

    Keywords: Pollution Prediction, Nitrogen Dioxide, Adaptive Neural Fuzzy Inference System, Crow Learning Algorithm
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال