التعلم متعدد المهام لتقييم جودة الهواء في المناطق الحضرية باستخدام البيانات المناخية

نوع المستند : Original Article

المؤلف

مديرية تربية نينوى

10.69513/jncs.v3.i1.a3
المستخلص
يتألف تقييم جودة الهواء في المناطق الحضرية من تفسير تصنيفي لشدة التلوث وتقدير مستمر لتركيزات الملوثات. وبينما تُعدّ فئات مؤشر جودة الهواء (AQI) فعّالة في التواصل مع الجمهور، فإن تركيزات الجسيمات الدقيقة، مثل PM2.5 وPM10، ضرورية أيضًا للتقييم الكمي لجودة الهواء. وعلى الرغم من وجود درجة عالية من التوافق بين نوعي التقييم، إلا أنهما غالبًا ما يُنمذجان بشكل منفصل. تقترح هذه الورقة البحثية استخدام منهجية التعلّم متعدد المهام (MTL) لتقييم جودة الهواء في المناطق الحضرية باستخدام بيانات من مجموعات بيانات جدولية متعلقة بالأرصاد الجوية وجودة الهواء. تحديدًا، في إطار منهجية التعلّم متعدد المهام، سيقوم النموذج المقترح بإجراء تصنيف فئات مؤشر جودة الهواء وتحليل انحدار PM2.5/PM10 بشكل مشترك باستخدام بنية أساسية مشتركة للشبكة العصبية مع مخرجات مصممة خصيصًا لكل مهمة. سيتم اختبار أداء إطار عمل التعلّم متعدد المهام على مجموعة بيانات TRAQID ومقارنته بأداء نماذج المهمة الواحدة باستخدام نفس تقنيات معالجة البيانات وتقسيمها. تشير النتائج إلى أن نهج MTL يخلق إطار نمذجة متكامل يوفر أداءً مستقرًا عبر كلا المهمتين، ويحقق دقة تصنيف AQI بنسبة 93.72٪، ويوفر نظرة ثاقبة على المفاضلة الموجودة بين تخصص المهمة وتعلم التمثيل المشترك.

الكلمات الرئيسية

الموضوعات الرئيسية