Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do identyfikacji mechanizmów dominujących w rozprzestrzenianiu zanieczyszczeń powietrza

• Autorzy: Rogula W. , Żeliński J.

Warianty tytułu

EN

Application of artificial neural networks to identification of the mechanisms dominating in the propagation of air pollutants

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem prezentowanej pracy była identyfikacja mechanizmów dominujących w rozprzestrzenianiu zanie-czyszczeń za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Posłużono się wynikami pomiarów stężeń zanieczysz-czeń i warunków meteorologicznych pochodzących ze stacji monitoringu powietrza w Gliwicach. Do anali-zy danych zastosowano program symulujący działanie sztucznych sieci neuronowych Statistica Neural Networks firmy StatSoft. Proces projektowania sieci prowadzony był z zastosowaniem Automatycznego Projektanta Sieci. Podczas tworzenia sieci neuronowych dla wszystkich zmiennych wyjściowych (stężeń kolejnych zanieczyszczeń) przetestowano ponad 600 modeli neuronowych dla SO2, NO, NO2, CO oraz po-nad 1000 dla pyłu zawieszonego. Ze wszystkich przetestowanych sieci wybrano najlepsze. Określono przy ich pomocy oddziaływania danego parametru na poziom imisji zanieczyszczenia. Posłużono się do tego ce-lu Analizą Wrażliwości Sieci - narzędziem wbudowanym w program. Na podstawie wykonanych analiz wyciągnięto wnioski, co do ważności konkretnych parametrów meteorologicznych.

EN

The presented work was aimed at the identification of the main mechanisms responsible for the propagation of air pollutants using artificial neural networks. Sets of data on pollutant concentrations and meteorological conditions from the air monitoring station in Gliwice were used in the study. For data analysis StatSoft's Statistica Neural Networks (SNN) software was used which simulates performance of artificial neural net-works. The network designing process was conducted with the application of the APS - an SSN subprogram automatically creating neural networks. When creating the neural networks for all input variables (i.e. con-centrations of subsequent contaminants), more than 600 neural models were tested for each of SO2, NO, NO2, CO, and for suspended dust - over 1000. The best models were then selected. Applying the Network Sensitivity Analysis - a tool provided within the software- the selected models were used to determine the effects of some selected meteorological parameters on the immission levels of pollutants. Based on these analyses, conclusions were drawn concerning the importance of individual meteorological parameters.

• Wydawca: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Przemysłu Hutniczego w Polsce, Zarząd Główny
• Czasopismo: Ochrona Powietrza i Problemy Odpadów
• Rocznik: 2004
• Tom: Vol. 38 nr 4
• Strony: 129--139
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Rogula W.

• Instytut Podstaw Inżynierii Środowiska Polskiej Akademii Nauk, 41-819 Zabrze, ul. M. Skłodowskiej-Curie 34

autor

Żeliński J.

• Katedra Ochrony Powietrza Wydziału Inżynierii Środowiska i Energetyki Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul. Akademicka 2

Bibliografia

• [1] Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami, Akademicka Oficyna Wydawnicza PU, Warszawa 1998
• [2] Osowski S.: Sieci neuronowe, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 1996
• [3] Juda J., Chróściel S.: Ochrona powietrza atmosferycznego, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1974
• [4] Kosiński R.: Sztuczne sieci neuronowe, Dynamika nieliniowa i chaos, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2002
• [5] Statistica Neural Networks PL: Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych, StatSoft, 2001
• [6] Statistica Neural Networks PL: Przewodnik problemowy, StatSoft, 2001
• [7] Statistica Neural Networks PL: Kurs użytkowania programu na przykładach, StatSoft, 2001
• [8] Żurada J., Barski W., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996
• [9] Bilski J., Rutkowski L.: Sieci neuronowe i neurokomputery, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa 1996
• [10] Rogula W.: Identyfikacja mechanizmów dominujących w rozprzestrzenianiu zanieczyszczeń przy użyciu sztucznych sieci neuronowych, Politechnika Śląska w Gliwicach, 2003, praca dyplomowa niepublikowana
• [11] Szklarczyk M.: Ochrona atmosfery. Wydawnictwo Uniwersytetu Warmińsko-Mazurskiego, Olsztyn 2001