ارزیابی عملکرد مدل های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون چندگانه در سنجش کربن آلی محلول در آب
نویسندگان
1 استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
2 استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
3 استاد و عضو هییت علمی مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
4 دانش آموخته دکتری مهندسی محیط زیست، دانشکده تحصیلات تکمیلی محیط زیست، دانشگاه تهران، تهران، ایران *(مسوول مکاتبات).
doi
10.30495/jest.2018.13748چکیده
چکیده زمینه و هدف: اندازه گیری و پایش کربن آلی در محیط های آبی یکی از شاخص های مهم کیفی در پروژه های مدیریت محیط زیست، پایش کیفی منابع آب و تامین آب شرب است. در این تحقیق، عملکرد مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل رگرسیون غیر خطی چندگانه باهدف سنجش پارامتر کربن آلی در منابع آب با حداکثر ضریب همبستگی محتمل و حداقل تعداد پارامترهای ورودی، مورد مطالعه و بهینهسازی قرار گرفت.روش بررسی: به این منظور مدل اولیه شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون غیر خطی چندگانه با کلیه پارامترهای ورودی برای دستیابی بهحداقل پارامترهای مورد نیاز تحت بهینه سازی به روش حذف ترتیبی قرار گرفت.یافته ها: آزمون صحت سنجی مدل بیانگر توافق خوبی میان سنجش کربن آلی محلول و مشاهدات واقعی بوده است. تحلیلنتایج نشان دهنده ی عملکرد قابل قبول مدل شبکه عصبی با درصد خطای متوسط 7 % و ضریب همبستگی 91/0 می باشد.بحث و نتیجه گیری: رفتار سنجی نتایج مدل سازی آشکار نمود که هرچند مدل رگرسیون چندگانه با درصد خطای متوسط 8 % و ضریب همبستگی 89/0 عملکرد نسبتاً ضعیف تری داشته است، اما سرعت اجرای بالا و عملکرد بهتر در شرایط بحرانی نشان از قابلیت بالای این مدل در سنجش کربن آلی در منابع آب با دامنه تغییرات کیفی زیاد دارد.
