ホテルおよびビジネス管理ジャーナル
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概要

人工知能技術を用いた土地整地における環境指標の予測

イシャム・アルズビ

土地の整地は、土壌計画と開発における最も重要なステップの 1 つです。機械による土地の整地には大量のエネルギーが必要ですが、土壌の劣化や土壌内の植物やその他の生物へのダメージを最小限に抑えながら、適切な表面傾斜を実現します。しかし、近年、専門家は、人工ニューラル ネットワーク (ANN)、帝国主義的競争アルゴリズム - ANN (ICA-ANN)、および適応型ニューロ ファジー推論システム (ANFIS) と感度分析などの新しい手法を使用して、石油派生製品の利用とその悪影響を削減しようと試みており、土壌の顕著な改善につながります。この調査では、盛土量、土壌圧縮係数、比重、水分含有量、傾斜、砂の割合、土壌膨張指数などのさまざまな土壌特性がエネルギー利用に与える影響を調査しました。この調査は、3 つの異なる地域から収集された 90 のサンプルで構成されていました。格子サイズは、イランのカラジ地域の農地から20メートル四方（20*20）に設定されました。この研究の目的は、土地の均しのためのエネルギー消費を予測するために、適応型ニューロファジー推論システム（ANFIS）と感度分析の最適な直接モデルを決定することでした。感度分析の結果によると、密度、土壌圧縮係数、盛土体積 指数の3つの境界だけがエネルギー消費に重要な影響を与えました。再現の結果によると、傾斜、切盛土体積（V）、土壌膨張指数（SSI）の3つの境界だけがエネルギー消費に大きな影響を与えました。柔軟なニューロファジー導出システムを使用して、作業エネルギー、燃料エネルギー、総機器コスト、および総機器エネルギーを予測することは簡単に説明できます。ANNと比較して、すべてのICA-ANNモデルは、より高いR2値とより低いRMSE値によって予測の精度が高くなりました。