アメリカの薬物送達と治療学ジャーナル オープンアクセス

抽象的な

人工知能技術を用いた土地の整地における環境指標の予測

イシャム・アルズブ

土地の均しは、農業やその他の目的での土壌準備において最も重要なステップの1つです。人工知能に基づく新しい技術、たとえば人工ニューラルネットワーク、人工ニューラルネットワークと帝国主義的競争アルゴリズムの統合 (ICA-ANN)、遺伝的アルゴリズム (GA-ANN)、粒子群最適化 (PSO-ANN) が、エネルギー関連パラメータを推定する予測モデルの開発に採用され、その結果は SPSS および感度分析の結果と比較されました。この研究では、切土/盛土体積、圧縮係数、比重、水分含有量、エリアの傾斜、砂の割合、膨張指数などのいくつかの土壌特性を測定し、それらがエネルギー消費に与える影響を調査しました。合計90のサンプルが、20m×20mのグリッドサイズで3つの土地エリアから収集されました。この研究の目的は、人工知能技術に基づいて土地の均しの環境指標を予測する予測モデルを開発することです。感度分析の結果、土壌密度、土壌圧縮性、土壌切土/盛土量の 3 つのパラメータのみがエネルギー消費に有意な影響を与えることが示されました。提案された方法の中で、GA-ANN は環境エネルギー パラメータの予測において最も優れた能力を示しました。ただし、LE と FE の予測では、ANN および ICA-ANN アルゴリズムの方が優れたパフォーマンスを示しました。一方、SPSS ソフトウェアは Minitab ソフトウェアや感度分析よりも R 2 値が高く、実際 ANN 値に近い値を示しました。キーワード: エネルギー、帝国主義的競争アルゴリズム、感度分析、ANN、土地の整地、環境指標。