A hybrid artificial neural network as a software sensor for prediction of solid waste generation
محل انتشار: دومین سمپوزیوم بین المللی مهندسی محیط زیست
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,026
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISOEE02_203
تاریخ نمایه سازی: 30 شهریور 1388
چکیده مقاله:
Accurate prediction of quality and quantity of municipal solid waste is crucial for designing and programming municipal solid waste management system. But predicting the amount of generated waste is difficult task because various parameters affect it and its fluctuation is high. In this study with application of feed forward Artificial Neural Network (ANN), an appropriate model for predicting the weight of waste generation in Mashhad, was proposed. Since there are many variables in this research, entrance of effective variables can improve results, so Principal Component Analysis (PCA) technique that reduces the number of variables and entry effective variables in ANN used to model waste generation (PCA-ANN). The PCA is firstly employed to reduce input variables and after changing 13 original variables to 13 Principal Components (PCs), first 8 PCs were used as network inputs. Finally, these two models, ANN and PCA-ANN, were compared with each other and results showed network operation which was improved through preprocessing on input variables. In addition, PCA-ANN is the proposed model because it possesses faster training speed and more satisfactory predicting performance, also the simpler network architecture that the number of neurons in hidden layer decreased from 16 to 3 than the ANN model.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
M Jalili Ghazaizade
Ph.D Student of Graduate Faculty of Environmental Engineering, University of Tehran, Iran.
M.A Abduli
Prof. Graduate Faculty of Environmental Engineering, University of Tehran, Iran.
R Noori
Ph.D Student of Graduate Faculty of Environmental Engineering, University of Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :