مقایسه کاربرد روش های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون خطی چندمتغیره براساس تحلیل مولفه های اصلی برای پیش بینی غلظت میانگین روزانه کربن مونوکسید: بررسی موردی شهر تهران

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 مولفه 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 ۱۳۸۳ و ۱۳۸۴ 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 ۷۱۶/۰، ۱۵۸/۰ و ۹۶۹/۰ به دست آمده که در مقایسه با مدل ترکیبی رگرسیونی (۵۸۱/۰= R ، ۱۸۹/۰ MARE = و ۱۳۸/۱ RMSE =) حاکی از برتری مطلق نتایج شبکه عصبی نسبت به مدل ترکیبی رگرسیونی است.

کلیدواژه ها:

تحلیل مولفه اصلی ، شبکه عصبی مصنوعی ، کربن مونوکسید ، رگرسیون خطی چندمتغیره ، تهران