آلودگی هوا پدیده جدیدی نیست که امروزه به صورت یک معضل در آمده باشد و ذهن انسانها را برای پیش‌بینی کردن آن به دغدغه انداخته باشد. متأسفانه فعالیت‌های روز افزون انسانها مخصوصاً پس از انقلاب صنعتی باعث ایجاد آلودگی هوا در مقیاس‌های بزرگ شده است.
واضح است که شناخت رفتارهای زیستی در تولید آلاینده‌های هوا کمکی در مدیریت و کنترل کیفیت هوا و در نتیجه آن بالا بردن سطح سلامت اجتماعی و کاهش اثرات سوء آلودگی هوا می‌تواند داشته باشد؛ چرا که با داشتن این شناخت می‌توان برنامه‌ریزی لازم جهت کاهش منابع تولید آلودگی هوا و در ادامه آن داشتن محیطی سالم را در فکر پروراند.
در این تحقیق از میان آلاینده‌های نام برده پیش‌بینی دو آلایندۀ CO و O3 مبنای کار قرار گرفته است. ضرورت پیش‌بینی ازن را به دلیل اثرات منفی آن بر سلامتی انسان، حیوانات و گیاهان می‌دانیم و اینکه با مدلسازی ازن می‌توان اقدام به هشدار سریع در مکان‌هایی که غلظت آن بالا می‌رود، کرد. همچنین از آنجائیکه منبع اصلی تولید گاز مونو کسید کربن اتومبیل‌ها هستند بنابراین به دلیل حجم ترافیكی سنگین ناشی از ترابری در شهر تهران، استفاده از خودروهای غیراستاندارد و مشكل احتراق ناقص سوخت‌های مورد استفاده در خودروها، پیش‌بینی CO را مورد توجه قرار داده‌ایم. با توجه به اثرات مهلكی كه مونوكسید كربن می‌تواند بر سلامتی انسان داشته باشد، اتخاذ تصمیمات لازم برای برنامه ریزی صحیح در مقابله با این معضل ضروری به نظر می‌رسد.
همان طور که نیاز است بایستی برای داشتن تصمیمی مناسب در آینده، اطلاعات مناسبی از رفتار سیستم خود بدست آوریم تا بتوانیم با مدلسازی رفتار سیستم، چگونگی عملکرد آن را در دیگر زمان‌ها بررسی کنیم. در چنین مسیری پس از مدلسازی مناسب از سیستم می‌توانیم، پیش‌بینی مناسبی از رفتار آن در آینده و در نتیجه تصمیمات بهینه‌تری برای جلوگیری از حوادث نا‌خواسته ایجاد نمائیم. در 

خرید متن کامل این پایان نامه در سایت nefo.ir

  مسیر مدلسازی سیستم‌ها، شناخت پارامتر‌های اثر‌گذار در سیستم، ارتباط این پارامترها و نوع اثر گذاری هر یک در سیستم از جمله اصلی‌ترین بحث در تحلیل و شناسایی سیستم می‌باشد.
با این رویکرد ما در این تحقیق به دنبال تحلیلی مناسب از محیط هستیم تا بتوانیم رفتار آن را پیش‌بینی کرده و ترسیم دقیق‌تری از آینده را برای خود داشته باشیم. برای مدلسازی رفتار آلاینده‌های هوا غالبا روش‌های شبکه‌های عصبی، منطق فازی، رگرسیون‌ها و روش‌های آماری مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این تحقیق ما بدنبال این هستیم که با استفاده از روش شبکه‌های عصبی و رگرسیون‌های خطی به مدلسازی و پیش‌بینی دو آلایندۀ CO و O3 بپردازیم.
شبکه­های عصبی از توانایی بالایی در استخراج الگوها از میان داده­ها و همچنین حل مسائل پیچیده با ماهیت طبیعی برخوردار هستند. دقت اجرای این شبکه­ها در حالت وابستگی پارامترهای ورودی و حتی وجود نویز در داده­ها مناسب بوده و با امکان آموزش­پذیری مجدد در هنگام ورود داده‌های جدید، از انعطاف­پذیری بالایی برخوردار هستند. در این تحقیق از میان معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی، از دو شبکۀ عصبی پرسپترون چند لایه[1] و شبکه عصبی المن[2] به منظور پیش‌بینی دو آلایندۀ CO و O3 استفاده شده است. شبکۀ عصبی پرسپترون چند لایه علی رغم کلاسیک بودن آن در مدلسازی‌ سیستم‌های هوشمند، بدلیل انعطاف پذیری زیاد آن در مدلسازی فرایندها و نیز کاربرد فراوان آن در بحث پیش‌بینی آلاینده‌های هوا انتخاب شده است. همچنین در این تحقیق از شبکه عصبی المن بدلیل ماهیت ساختاری و کاربردی این شبکه در مدلسازی سری‌های زمانی بهره گرفته‌ایم.
در روش‌های رگرسیون لزوم تخمین دقیق نتایج و بدست آوردن روابط بین پارامترها و متغیرهای مؤثر در نتایج، طیف وسیعی از این روش‌ها را بوجود آورده است که از جمله این روش‌های رگرسیون می‌توان از روش رگرسیون بیز[3] نام برد. در این تحقیق برای تعیین توزیع پسین برآورد بیز از روش زنجیره­­های مارکف مونت کارلو استفاده می‌کنیم.
[1] Multilayer Perceptrons (MLP)
[2] Elman
[3] Bayes