Ozon är en av de mest effektiva föroreningarna i den lägre atmosfären. Koncentrationen av ozon i atmosfären avslöjar dess inverkan på växter, människor och andra organiska material. Många tekniker hade tidigare använts för att beräkna koncentrationen av ozon med hjälp av andra miljöfaktorer som vind, fuktighet, temperatur och etc. Förutsägelse modeller som Artificial Neural Network (ANN) har fått mycket rykte i att beräkna exakta resultat med inlärningsdata. Detta dokument visar en studie av integreringen av den förväntade ozonkoncentrationen med hjälp av två föreslagna ANN-modeller. Studien inleddes med datainsamling från studieområdet. De insamlade uppgifterna matas sedan till de föreslagna ANN-modellerna som träningsdata för att få koncentrationerna av ozon med många indatavariabler temperatur, luftfuktighet, vindhastighet, inkommande solstrålning, svaveldioxid, kvävedioxid och tidigare ozondata som prediktor. Studien visar ozonkoncentrationens stora beroende av miljöfaktorer. De två föreslagna modellerna för Back Propagation (BP) gav tydligt goda resultat enligt statistiska indikatorer. När det gäller lutning, medelvärde och standardavvikelsevärden fungerar de föreslagna två BP-modellerna bra för båda datamängderna.
På samma sätt har Ref granskat två NN-modeller, inklusive Feed-forward NN och Back-propagation NN när det gäller ozonprognoser.
Prediction of Maximum Ground Ozone Levels using Neural Network
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computing and Digital Systems', 'mag_field_of_study': ['Environmental Science']}