Development of Environmental Quality Predictor Using Feedforward Artificial Neural Network (Fann) In Matlab Graphical User Interface (Gui) - Rahim, Nazira Anisa (2015)
Usaha pemuliharaan alam sekitar sentiasa berhadapan dengan kerumitan kerana ia melibatkan sejumlah besar pembolehubah. Walau bagaimanapun, dalam proses pembangunan model, pemilihan masukan yang betul untuk hasil ramalan yang berkaitan adalah penting. Tambahan pula, secara tradisinya laporan kualiti alam sekitar cenderung untuk lebih teknikal, menyampaikan data pemantauan alam sekitar yang tidak lengkap dan tidak mudah difahami. Oleh kerana data alam sekitar adalah berlebihan, kaedah pemilihan data input telah diperkenalkan; Analisis Koresponden Berkanun (CCA) dan Analisis Korelasi Berkanun (CCorA). Pendekatan-pendekatan ini boleh digunakan sebagai alat untuk memilih ciri dan bergabung dengan jaringan neural tiruan suapan hadapan (FANN) untuk membangunkan antara muka bergrafik (GUI) bagi peramal untuk para pengguna. Cadangan antara muka bergrafik untuk ramalan alam sekitar akan memberikan petunjuk tahap pencemaran air dan udara dan kualitinya, dengan terma-terma yang biasa digunakan oleh masyarakat. Untuk mencapai objektif tersebut, kajian ini telah dibahagikan kepada tiga fasa utama; penentuan pemilihan ciri masukan, pembangunan model FANN, dan akhir sekali, pembangunan GUI untuk pemantauan di luar talian. Terdapat dua kajian kes yang digunakan dalam kajian ini berdasarkan kepada data kualiti air sungai dan udara. Pengaplikasian CCA dan CCorA untuk menentukan masukan untuk ramalan telah berjaya dengan 7 (SS, NO3, K, NH3-NL, TS, Zn and Tur) dan 3 (kelembapan, suhu dan kelajuan angin) masukan pembolehubah telah dipilih untuk kajian kes 1 dan 2. Keputusan menunjukkan bahawa rangkaian ramalan yang dibangunkan untuk sistem ramalan kualiti alam sekitar telah dilaksanakan dengan baik bagi masukan data yang sedikit. Secara umumnya, system ramalan yang dibangunkan berdasarkan FANN dengan kombinasi CCA dan CCorA telah menunjukkan prestasi yang baik dan membantu dalam memudahkan system ramalan alam sekitar ini. Model berbilang masukan – keluaran input-output tunggal telah berjaya digunakan untuk meramal indeks kualiti air (WQI) dan indeks pencemaran udara (API) dan berjaya dibangunkan dengan nilai regresi 0.90 dan 0.91 bagi kedua-dua rangkaian untuk data masukan yang belum pernah digunakan.