مقایسه کاربرد روش های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره براساس تحلیل مؤلفه های اصلی برای پیش بینی غلظت میانگین روزانه کربن مونوکسید: بررسی موردی شهر تهران
چکیده:
هدف از این مقاله، پیش بینی میانگین غلظت روزانه کربن مونوکسید در هوای شهر تهران با استفاده از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره برحسب تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) است. از روش PCA برای از بین بردن هم راستایی چندگانه (multicolinearity) بین متغیرهای ورودی و تفسیر بهتر نتایج مدل رگرسیونی استفاده شده است. همچنین با استفاده از شبکه عصبی Feed-Forward با یک لایه پنهان نیز مدل مناسب برای این امر ایجاد شده است. به منظور پیش بینی غلظت کربن مونوکسید آمار سال های 1383 و 1384 ایستگاه قلهک واقع در شمال تهران مورد استفاده قرار گرفته است. پس از اجرای مدل های پیش گفته، ضریب همبستگی (R)، شاخص میانگین نسبی خطای مطلق (MARE) و خطای میانگین مجموع مربعات (RMSE) در شبکه عصبی برای مرحله آزمون، به ترتیب برابر با 716/0، 158/0 و 969/0 به دست آمده که در مقایسه با مدل ترکیبی رگرسیونی (581/0= R، 189/0 MARE = و 138/1 RMSE =) حاکی از برتری مطلق نتایج شبکه عصبی نسبت به مدل ترکیبی رگرسیونی است.
کلیدواژگان:
زبان:
فارسی
در صفحه:
135
لینک کوتاه:
magiran.com/p544917
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!