فهرست نشریات علمی دسترسی آزاد ایران

با توجه به مضرات آلودگی هوا بر سلامت انسان‌ها و محیط، کاهش و حل این معضل براساس شناخت دقیق آلاینده‌ها و عوامل تأثیرگذار بر آن و مشخص نمودن پهنه‌های آلوده ضروری به نظر می‌رسد؛ بنابراین استفاده از مدل‌های ریاضی در قالب یادگیری ماشینی رویکردی بهینه و مقرون به صرفه برای مدل‌سازی آلودگی هواست. این تحقیق به‌ لحاظ هدف کاربردی بوده و روش بررسی آن توصیفی-تحلیلی است. نوآوری تحقیق حاضر ارائه یک رویکرد ترکیبی جدید جهت تعیین معیارهای مؤثر در پیش‌بینی میزان آلودگی هوا می‌باشد. لذا هدف از تحقیق حاضر ارزیابی و مقایسه قابلیت دو مدل یادگیری ماشین، یعنی ماشین بردار پشتیبان (‏SVM)‏ و جنگل تصادفی (‏RF) ‏در ترکیب با الگوریتم ژنتیک (GA) جهت پیش‌بینی میزان آلودگی هوا در شهرستان تهران است. داده‌های مورداستفاده در این تحقیق شامل ذرات معلق و آلاینده‌های گازی شهر تهران مرتبط با سال 1399 می‌‌باشد که از شرکت کنترل ترافیک شهر تهران اخذ گردیده است. به منظور تجزیه‌وتحلیل داده‌ها از نرم‌افزارهای Matlab و ArcMap استفاده شد. مقدار ضریب تشخیص (R2)  حاصل از روش ترکیبی RF-GA برابر 997/0 به دست آمد که نشان­دهنده سازگاری بالای این مدل با داده­های این تحقیق است. همچنین مقدار ریشه میانگین خطای مربعات (RMSE) برابر 153/0 به دست آمد که نشان­دهنده دقت بالای این مدل می­باشد. بر اساس اطلاعات گرفته شده از شرکت کنترل ترافیک شهر تهران، نتایج حاصل از روش RF بیانگر مناسب بودن انتخاب مدل مذکور جهت برآورد میزان آلودگی هوای شهر تهران بوده است.